回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
文章目录
- 一、基本原理
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- [1. 数据预处理](#1. 数据预处理)
- [2. 特征提取(CNN)](#2. 特征提取(CNN))
- [3. 参数优化(WOA)](#3. 参数优化(WOA))
- [4. 模型训练(LSSVM)](#4. 模型训练(LSSVM))
- [5. 模型评估和优化](#5. 模型评估和优化)
- [6. 预测](#6. 预测)
- 总结
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- 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-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
一、基本原理
了解了!下面是结合CNN、WOA和LSSVM进行数据回归预测的详细原理和流程:
1. 数据预处理
- 数据清洗:去除缺失值和异常值。
- 数据归一化:将数据标准化至统一范围,以确保CNN和LSSVM的训练效果。
2. 特征提取(CNN)
- 构建CNN模型 :设计卷积层、池化层和全连接层。
- 卷积层:提取数据中的局部特征。
- 池化层:减少特征图的维度,保留主要信息。
- 全连接层:将特征整合成一个扁平的向量。
- 训练CNN:通过反向传播算法优化网络参数。
- 特征提取:使用训练好的CNN提取数据的高级特征。
3. 参数优化(WOA)
- 初始化WOA:定义鲸鱼个体作为LSSVM参数的候选值(如核函数参数和正则化参数)。
- 评估适应度:使用LSSVM在特定参数下训练模型,并计算性能指标(如MSE)。适应度值是模型性能的反映。
- WOA优化 :
- 更新位置:根据鲸鱼优化策略调整参数候选值。
- 迭代:重复评估和更新,直到找到最佳参数组合。
4. 模型训练(LSSVM)
- 定义LSSVM模型:选择核函数并设置其参数,通过WOA优化的参数来训练LSSVM回归模型。
- 训练过程:优化LSSVM的目标函数,找到最佳模型参数。
5. 模型评估和优化
- 交叉验证:使用交叉验证技术评估模型的性能。
- 调整超参数:根据评估结果进一步调整CNN、WOA和LSSVM的超参数,以提高模型性能。
6. 预测
- 应用模型:用训练好的CNN提取新数据特征,利用WOA优化的LSSVM进行回归预测。
总结
结合CNN的特征提取、WOA的参数优化和LSSVM的回归能力,可以高效地进行数据回归预测。每一步都在为最终的预测准确性和模型性能做出贡献。
二、实验结果
CNN-WOA-LSSVM回归预测结果
三、核心代码
matlab
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 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
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
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);
四、代码获取
私信即可 50米
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