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...
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现) 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述参考文献: 基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一… 依然 python学习(01) - DBLP...
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。
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:...
1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 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。要求2021版本及以上。 3.麻雀算法SSA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数,能够避免人工选取参数的盲目性,有效提高其预测精度。
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 ...
🌈4 Matlab代码、数据 💥1 概述 参考文献: 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。
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!评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。
预测效果 基本介绍 程序设计 参考资料 预测效果 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测 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...