一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMS...
1.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、...
1.CNN结合SVM做多输入单输出回归预测 ,输入7个特征,输出单个变量,代码内注释详细,直接替换数据就可以使用 2.运行环境Matlab2018b及以上; 3.MainCNN_SVR.m为主文件,data为数据; 注意:数据和文件放在一个文件夹运行。 ID:7130689644125551
模型MAE RMSE R WOA-CNN-SVM 0.12 0.16 0.98 CNN 0.15 0.19 0.97 SVM 0.19 0.24 0.95 表3 WOA-CNN-SVM模型在汽车里程数据集上的回归预测结果 4. 结论 本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机(WOA-CNN-SVM)的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于CNN的参数优化,并利用SVM进行回归预测。
构建CNN模型:利用卷积神经网络(CNN)从输入数据中提取空间特征。CNN模型通常包括卷积层、池化层和全连接层,其中卷积层用于提取特征,池化层用于降低特征维度,全连接层用于整合特征并输出预测结果。 特征转换:将CNN提取的特征转换为适合SVM处理的格式。 3. SVM分类与回归 模型训练:使用支持向量机(SVM)对转换后的特征进行...
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络支持向量机回归预测,多变量输入模型,要求2019及以上版本。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。3.优化参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZqU
1.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、...
1.Matlab实现CNN-SVM-KDE卷积神经网络-支持向量机结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测; 2.多变量单输出,包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线,MatlabR2021a及以上版本运行,提供多种置信区间!评价…
准确度和适应性提出了更高的要求.电力系统的负荷由于数据量庞大,受众多因素影响等使其具有随机性,非线性,时序性等特点.卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)能够深入挖掘信息的多重特点并从中获得有用的特征描述,是一种准确高效的特...