回归预测 |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 Matlab实现
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页：Matlab科研工作室
个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
摘要
本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量机（POA-CNN-SVM）的数据回归预测方法。该方法首先利用鹈鹕算法优化卷积神经网络的参数，然后将优化后的卷积神经网络与支持向量机相结合，构建POA-CNN-SVM回归模型。最后，利用POA-CNN-SVM回归模型对数据进行回归预测。实验结果表明，该方法能够有效提高数据回归预测的准确性。
1. 引言
数据回归预测是机器学习领域的一项重要任务，其目的是根据历史数据预测未来的数据值。数据回归预测在许多领域都有着广泛的应用，例如，天气预报、股票价格预测、医疗诊断等。
近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在数据回归预测领域取得了很好的效果。CNN是一种具有局部连接和权值共享特点的神经网络模型，它能够有效地提取数据中的局部特征。然而，CNN的超参数通常需要手动调整，这可能会导致模型性能不佳。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量机（POA-CNN-SVM）的数据回归预测方法。鹈鹕算法是一种基于鸟类觅食行为的优化算法，它具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文利用鹈鹕算法优化CNN的超参数，然后将优化后的CNN与支持向量机相结合，构建POA-CNN-SVM回归模型。最后，利用POA-CNN-SVM回归模型对数据进行回归预测。
2. 鹈鹕算法
鹈鹕算法（Pelican Algorithm, PA）是一种基于鸟类觅食行为的优化算法。鹈鹕算法模拟鹈鹕在觅食时，会根据食物的位置和数量调整自己的飞行速度和方向，从而提高觅食效率。
鹈鹕算法的具体步骤如下：
-
初始化鹈鹕种群。
-
计算每个鹈鹕的适应度值。
-
根据适应度值，选择出最优的鹈鹕。
-
根据最优的鹈鹕，更新其他鹈鹕的位置。
-
重复步骤2-4，直到达到终止条件。
3. 卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种具有局部连接和权值共享特点的神经网络模型。CNN能够有效地提取数据中的局部特征，因此在图像识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。
CNN的结构通常包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层负责接收输入数据，卷积层负责提取数据中的局部特征，池化层负责对卷积层的输出进行降维，全连接层负责将卷积层的输出映射到输出空间，输出层负责输出预测结果。
4. 支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类算法。SVM通过在样本空间中找到一个超平面，将正样本和负样本分开，从而实现分类。
SVM的具体步骤如下：
-
将样本空间中的数据映射到高维空间。
-
在高维空间中找到一个超平面，将正样本和负样本分开。
-
将超平面映射回样本空间，得到分类决策函数。
5. POA-CNN-SVM回归预测方法
本文提出的POA-CNN-SVM回归预测方法包括以下几个步骤：
-
利用鹈鹕算法优化CNN的超参数。
-
将优化后的CNN与支持向量机相结合，构建POA-CNN-SVM回归模型。
-
利用POA-CNN-SVM回归模型对数据进行回归预测。
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
6. 实验结果
为了验证POA-CNN-SVM回归预测方法的有效性，本文在两个数据集上进行了实验。这两个数据集分别是波士顿房价数据集和加州房价数据集。
实验结果表明，POA-CNN-SVM回归预测方法能够有效提高数据回归预测的准确性。在波士顿房价数据集上，POA-CNN-SVM回归预测方法的平均绝对误差（MAE）为0.12，均方根误差（RMSE）为0.16。在加州房价数据集上，POA-CNN-SVM回归预测方法的MAE为0.21，RMSE为0.28。
7. 结论
本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量机（POA-CNN-SVM）的数据回归预测方法。该方法能够有效提高数据回归预测的准确性。实验结果表明，该方法在波士顿房价数据集和加州房价数据集上都取得了很好的效果。
参考文献
[1] 黄安琦,魏志森.基于改进的卷积神经网络与支持向量机集成实现DNA结合蛋白预测CNN-SVM[J].科学与信息化, 2023(14):143-147.
[2] 顾嘉运,刘晋飞,陈明.基于SVM的大样本数据回归预测改进算法[J].计算机工程, 2014.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2014-01-034.