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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab 平台编译，将SSA( 樽海鞘算法)与CNN （卷积神经网络）结合，进行多输入数据回归预测
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输入训练的数据包含7个特征 ，1个响应值 ，即通过7个输入值预测1个输出值**（多变量回归预测，个数可自行指定）**
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通过SSA算法优化CNN网络的学习率、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数
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自动归一化，训练网络进行预测，实现更加精准的预测
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频和声音等。CNN的设计灵感源自生物学中对动物视觉系统的研究，模拟了人类视觉系统的工作原理，能够有效地提取和学习数据中的特征。
CNN的核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。在卷积层中，通过卷积操作，使用卷积核（滤波器）在输入数据上滑动计算，提取局部特征，生成特征图。卷积操作可以有效捕捉输入数据的空间结构信息，同时减少参数数量，提高模型的泛化能力。
池化层用于减小特征图的空间尺寸，降低计算复杂度，并增强模型对平移和尺度变化的鲁棒性。最常见的池化操作包括最大池化和平均池化，通过在特定区域内取最大值或平均值来减小特征图的尺寸。
全连接层通常位于CNN的尾部，用于将卷积层和池化层提取的特征映射转换为最终的输出，例如分类标签或回归值。全连接层中的神经元与前一层的所有神经元相连，通过学习权重参数来实现特征的组合和分类。
通过多个卷积层、池化层和全连接层的堆叠和交替使用，CNN能够逐渐提取输入数据的高级特征，实现对复杂数据的有效建模和分类。
四、完整程序下载：
