基于CNN-SVM(卷积神经网络-支持向量机)的风电功率预测研究是一个结合了深度学习技术和传统机器学习方法的复杂课题。以下是对该研究的详细分析: 一、研究背景与意义 风电功率预测技术是指对未来一段时间内风电场所能输出的功率大小进行预测,以便安排调度计划。风能作为一种清洁可再生的能源,具有巨大的发展潜力,但其不稳...
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…
CNN-SVM是一种结合了卷积神经网络和支持向量机的模型,能够有效地提取特征并进行分类。在故障诊断领域,CNN-SVM能够通过学习数据的特征和模式,从而实现对故障的准确诊断和分类。 基于以上背景,我们提出了基于鱼鹰算法优化CNN-SVM模型(OOA-CNN-SVM)的故障诊断方法。具体而言,我们首先利用鱼鹰算法对CNN-SVM模型的超参数进行...
特征提取:将预处理后的数据输入CNN模型,通过多个卷积层和池化层提取出有用的特征向量。 特征向量输入:将CNN提取的特征向量作为LSSVM的输入。 模型训练与预测:使用训练集数据训练LSSVM模型,并使用测试集数据评估模型的预测性能。训练完成后,可以使用训练好的模型对新输入的数据进行回归预测。 程序设计 完整代码:MATLAB...
本文提出的CNN-LSSVM模型包括两个主要部分:CNN特征提取器和LSSVM回归器。 CNN特征提取器 CNN特征提取器由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层负责提取时序数据中的局部特征,池化层负责对特征进行降维,全连接层负责将提取的特征映射到一个低维空间。
1.Matlab实现CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机故障诊断/分类预测(Matlab完整源码和数据)。 2.输出对比图、混淆矩阵图,指标含正确率、召回率、精确率、F1分数,运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
电力系统的安全稳定运行与国民经济的发展及社会人身财产安全息息相关.准确的短期负荷预测结果是电网指导电力系统制定发电计划,协调机组运行,调度负荷分配及制定检修计划的重要依据.随着智能电网的发展及越来越多的分布式电源的接入,影响短期负荷预测结果...
简介:【CNN-SVM回归预测】基于CNN-SVM实现数据回归预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...
简介:【图像识别】基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM实现花卉图像识别附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇
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…