Matlab 基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的数据回归预测 CNN-LSSVM回归

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🔥 内容介绍

数据回归预测是一项重要的任务，它可以通过分析已有数据的模式来预测未来的结果。近年来，卷积神经网络（CNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）在数据回归预测领域取得了显著的成果。本文将探讨如何将这两种方法相结合，以提高数据回归预测的精度和效果。

首先，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它能够自动从数据中学习特征，并进行有效的特征提取。通过多层卷积和池化操作，CNN能够捕捉到数据中的空间和时间相关性，从而提高数据回归预测的准确性。然而，CNN也存在着一些问题，比如对于小样本数据的处理效果不佳。

为了解决CNN在小样本数据上的问题，我们引入了最小二乘支持向量机（LSSVM）。LSSVM是一种经典的机器学习算法，它通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行数据分类和回归。LSSVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，能够有效地处理小样本数据。将LSSVM与CNN相结合，可以充分利用CNN的特征提取能力和LSSVM的泛化能力，从而提高数据回归预测的效果。

在实际应用中，我们可以先使用CNN对数据进行特征提取，然后将提取到的特征输入到LSSVM模型中进行回归预测。通过这种方式，我们能够充分利用CNN的卓越特征提取能力，并通过LSSVM的回归能力对数据进行准确的预测。实验证明，基于CNN-LSSVM的数据回归预测方法在准确性和稳定性方面都取得了显著的提升。

综上所述，基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机（CNN-LSSVM）的数据回归预测方法具有很高的应用价值。通过充分发挥CNN和LSSVM的优势，我们能够提高数据回归预测的准确性和稳定性。未来，我们可以进一步研究和改进这种方法，以满足实际应用中更复杂的数据回归预测需求。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李悦卿.基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究[D].青岛科技大学,2007.DOI:10.7666/d.y1193267.

[2] 时浩,肖海平,刘彦鹏.基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术, 2022(001):043.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

[3] 徐达,武新星,胡俊彪,等.最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现[C]//全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化与信息化技术研讨会.2009.DOI:ConferenceArticle/5aa03808c095d722206a896f.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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3 路径规划方面

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