回归预测|基于卷积神经网络-支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-SVM 卷积提取特征与原始特征进行融合预测
文章目录
- 一、基本原理
- 原理
- 流程
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
回归预测|基于卷积神经网络-支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-SVM 卷积提取特征与原始特征进行融合预测
一、基本原理
回归预测结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）是一种有效的数据分析方法，可以利用CNN提取数据特征，再通过SVM进行回归预测。以下是详细原理和流程的介绍，以及一个基本的Matlab程序框架。
原理
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卷积神经网络（CNN）：
- CNN适合处理图像、时间序列等高维数据，通过卷积层提取局部特征。
- 网络包括卷积层、激活层、池化层和全连接层，逐层提取特征并减少维度。
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支持向量机（SVM）：
- SVM是一种监督学习模型，适合于分类和回归问题。
- 在回归中，SVM通过寻找最佳超平面来拟合数据，能够有效处理高维数据。
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特征融合：
- 将CNN提取的特征与原始特征结合，利用SVM进行最终的回归预测。
流程
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数据准备：
- 收集并预处理数据，确保数据格式适合输入到CNN。
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构建CNN模型：
- 定义CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
- 使用训练数据对CNN进行训练，提取特征。
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特征提取：
- 使用训练后的CNN对训练集和测试集进行前向传播，提取特征。
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特征融合：
- 将CNN提取的特征与原始特征进行拼接，形成新的特征集。
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训练SVM模型：
- 使用融合后的特征集训练SVM回归模型。
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预测与评估：
- 使用测试集中的数据进行预测，并评估模型性能（如MSE、R²等指标）。
总结
通过将CNN与SVM结合，可以充分利用CNN强大的特征提取能力以及SVM的回归性能，从而提高回归预测的准确性。在实际应用中，可以根据具体问题调整CNN参数和SVM的配置，以获得最佳效果。
二、实验结果
1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；
3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；
4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
