1.Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。 5.代码特点:...
本文提出了一种基于卷积神经网络和最小二乘支持向量机的短期用水量回归预测模型,称为CNN-LSSVM。该模型利用CNN提取时序数据中的特征,并使用LSSVM进行回归预测。实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能,优于传统方法和现有深度学习模型。 CNN-LSSVM模型可以为水资源管理和城市规划提供准确的...
1.Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。 5.代码特点:...
表1 WOA-CNN-SVM模型在波士顿房价数据集上的回归预测结果 表2给出了WOA-CNN-SVM模型在加州房价数据集上的回归预测结果。从表2可以看出,WOA-CNN-SVM模型的MAE为0.18,RMSE为0.24,R为0.97。这些结果表明,WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测加州房价。 模型MAE RMSE R WOA-CNN-SVM 0.18 0.24 0.97 CNN 0.22 0.29 0.9...
卷积神经网络结合SVM进行图片分类是一种有效的图像分类方法,它将卷积神经网络和支持向量机结合起来,以提高图像分类的准确性。 一、原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习技术,它可以从图像中提取特征,并将这些特征用于图像分类。支持向量机(SVM)是一种机器学习技术,它可以用于分类和回归。将这两种技术结合起来,可以提...
综上所述,基于卷积神经网络结合支持向量机的数据分类方法——CNN-SVM,是一种有潜力的分类算法。它能够充分利用CNN在图像特征提取方面的优势,同时又能够利用SVM在高维数据上的优势。然而,我们在使用CNN-SVM时需要注意其计算和资源的要求,并且需要对模型进行合理的选择和参数调整。希望通过进一步的研究和实践,我们能够进一...
186数学建模必备回归模型。基于Matlab的BP回归、CNN回归、ELM回归、GA-BP回归、LSTM回归、PSO-BP回归、RBF回归、RF回归、SVM回归 1311 -- 3:12 App 22基于MATLAB平台的双向长短期记忆网络(BiLSTM),改进的鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆网络( IWOA-BILSTM),采用两种算法进行预测 201 -- 2:28 App 63基于matlab...
MATLAB神经网络与优化算法全套教程:BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman等多个内容知识点讲解,比刷剧还爽! 6616 10 22:34 App 66.35 Matlab程序读取Mnist手写体数据集 介绍 下载 读取 另存 编程演示 4498 -- 7:18 App matlab深度学习实现图像识别(以区分颜色为例) 2.4万 17 11:12 App 用Python和...
1.CNN结合SVM做多特征分类预测,输入多个特征,分四类标签,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_SVMNC.m为主文件,data为数据; 4.所有程序经过验证,保证有效运行 注意:数据和文件放在一个文件夹运行。 ID:5650689311216036...
简介:【MATLAB第7期】基于MATLAB的6种回归预测模型对比(BP、GABP、RBF、RF、libsvm、CNN)) 1.BP 训练集数据的R2为:0.99943 测试集数据的R2为:0.99728 训练集数据的MAE为:0.10596 测试集数据的MAE为:0.23987 训练集数据的MBE为:-0.0056791 测试集数据的MBE为:-0.05721 ...