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效果一览基本介绍程序设计参考资料

效果一览

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

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

%%%

%%%function[Best_score,Best_pos,POA_curve]POA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness)lowerboundones(1,dimension).*(lowerbound);

Lower

upperboundones(1,dimension).*(upperbound);

Upper

lowerbound(i)rand(SearchAgents,1).*(upperbound(i)

lowerbound(i));

1:SearchAgentsLX(i,:);fit(i)fitness(L);

end

bestfbestfbestbest;XbestX(location,:);end%%

UPDATE

https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502

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https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229