【獨家原創(chuàng)RIME-CNN-LSSVM】基于霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)結合最小二乘向量機(LSSVM)的數(shù)據(jù)回歸預測

效果一覽

基本介紹

【獨家原創(chuàng)】RIME-CNN-LSSVM回歸
基于霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)結合最小二乘向量機(LSSVM)的數(shù)據(jù)回歸預測，Matlab代碼，可直接運行，適合小白新手
程序已經(jīng)調(diào)試好，無需更改代碼替換數(shù)據(jù)集即可運行！！！數(shù)據(jù)格式為excel！
RIME也可以定制更換為你想要的算法
運行環(huán)境要求MATLAB版本為2021b及其以上
評價指標包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，圖很多
代碼中文注釋清晰，質量極高
贈送測試數(shù)據(jù)集，可以直接運行源程序。替換你的數(shù)據(jù)即可用 適合新手小白

程序設計

• 完整程序和數(shù)據(jù)下載私信博主回復基于霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)結合最小二乘向量機(LSSVM)的數(shù)據(jù)回歸預測（Matlab）。

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  數(shù)據(jù)平鋪
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502