这些结果表明,WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测汽车里程。 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...
基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一种常见的故障识别方法。CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,具有良好的特征提取能力;而SVM(支持向量机)是一种经典的机器学习算法,用于进行数据分类。这两种方法的结合可以充分发挥各自的优势。 首先,CNN作为预处理步骤,可以自动学习输入数据的特征表示,从而减少手工特征工程的工作量...
特征提取能力强:CNN能够自动从输入数据中提取复杂的空间特征,适用于处理具有空间关系的数据。 分类与回归精度高:SVM在分类和回归任务中表现出色,能够较好地捕捉数据间的非线性关系。 组合方法有效:CNN-SVM组合方法结合了深度学习和传统机器学习的优势,能够进一步提高预测精度。
可在下载区获取数据和程序内容。 6.data为数据集,输入12个特征,分四类,采用CNN提取特征,LIBSVM进行数据分类。 注:程序和数据放在一个文件夹。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现CPO-CNN-SVM冠豪猪优化算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测/故障诊断。 %% 优化算法参数设置 SearchAge...
CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的多输入单输出回归预测原理,主要基于CNN的特征提取能力和LSSVM的回归预测能力。以下是该方法的详细原理: 一、CNN的特征提取原理 CNN是一种前馈神经网络,特别适用于处理图像数据,但也可以用于其他类型的时序数据或具有局部特征...
具体来说,CNN-LSSVM模型的RMSE为0.012,MAE为0.009,MAE为0.025。而ARIMA模型的RMSE为0.021,MAE为0.015,MAE为0.038。LSTM模型的RMSE为0.016,MAE为0.012,MAE为0.032。 结论 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...
1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ### 2.5 ELM预测和分类 ### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ### 2.8 LSTM预测和分类 **2....
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征...
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...