回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

目录

• • Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测
  • • 效果一览
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

效果一览

基本介绍

1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab;

2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。

3.鹈鹕算法POA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数，能够避免人工选取参数的盲目性，有效提高其预测精度。

4.main.m为主程序，其他为函数文件，无需运行，data为数据，多输入单输出，数据回归预测，输入7个特征，输出1个变量，直接替换Excel数据即可用!注释清晰，适合新手小白~

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测；

%%% Designed and Developed by Pavel Trojovský and Mohammad Dehghani %%%


function[Best_score,Best_pos,POA_curve]=POA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness)

lowerbound=ones(1,dimension).*(lowerbound);                              % Lower limit for variables
upperbound=ones(1,dimension).*(upperbound);                              % Upper limit for variables

%% INITIALIZATION
for i=1:dimension
    X(:,i) = lowerbound(i)+rand(SearchAgents,1).*(upperbound(i) - lowerbound(i));                          % Initial population
end

for i =1:SearchAgents
    L=X(i,:);
    fit(i)=fitness(L);
end
%%

for t=1:Max_iterations
    t
    %% update the best condidate solution
    [best , location]=min(fit);
    if t==1
        Xbest=X(location,:);                                           % Optimal location
        fbest=best;                                           % The optimization objective function
    elseif best<fbest
        fbest=best;
        Xbest=X(location,:);
    end
    
    %% UPDATE location of food
    
    X_FOOD=[];

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229