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

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

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 复制代码
%%  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

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