回歸預測 | MATLAB實現CNN-LSSVM卷積神經網絡結合最小二乘支持向量機多輸入單輸出回歸預測

預測效果

基本介紹

回歸預測 | MATLAB實現CNN-LSSVM卷積神經網絡結合最小二乘支持向量機多輸入單輸出回歸預測
CNN-LSSVM卷積神經網絡結合最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的多輸入單輸出回歸預測原理，主要基于CNN的特征提取能力和LSSVM的回歸預測能力。以下是該方法的詳細原理：

一、CNN的特征提取原理
CNN是一種前饋神經網絡，特別適用于處理圖像數據，但也可以用于其他類型的時序數據或具有局部特征的數據。其核心原理包括卷積和池化兩個主要操作：

卷積層：通過卷積運算提取輸入數據的局部特征。卷積運算使用多個卷積核（濾波器）對輸入數據進行滑動，計算每個局部區域的加權和，生成特征圖（Feature Map）。每個卷積核代表一種特征提取器，通過訓練學習得到合理的權值，用于檢測輸入數據中的特定特征。
池化層：對特征圖進行降維處理，減少計算量并防止過擬合。池化操作通過選取每個池化窗口內的最大值或平均值，進一步簡化特征圖。
經過多個卷積層和池化層的處理后，CNN能夠從輸入數據中提取出有用的特征向量，這些特征向量將作為后續回歸任務的輸入。

二、LSSVM的回歸預測原理
LSSVM是對經典支持向量機（SVM）的一種改進，以等式約束代替原來的不等式約束，將經驗風險改為偏差的二次方，通過求解一組線性方程來代替經典SVM中復雜的二次優化問題。其回歸預測原理如下：

非線性映射：借助非線性映射將原空間映射到高維特征空間，并在此空間構造最優決策函數。
模型訓練：使用訓練集數據訓練LSSVM模型，調整模型參數以最小化預測誤差。在訓練過程中，LSSVM通過最小化損失函數（即預測值與實際值之間的差異的平方和）來擬合數據。
回歸預測：訓練完成后，使用LSSVM模型對新輸入的數據進行回歸預測，輸出一個連續的輸出值。
三、CNN-LSSVM結合原理
在CNN-LSSVM模型中，CNN負責從輸入數據中提取特征向量，而LSSVM則負責利用這些特征向量進行回歸預測。具體結合原理如下：

數據預處理：首先，對輸入數據進行預處理，包括數據清洗、歸一化等步驟，以確保數據的完整性和準確性。
特征提取：將預處理后的數據輸入CNN模型，通過多個卷積層和池化層提取出有用的特征向量。
特征向量輸入：將CNN提取的特征向量作為LSSVM的輸入。
模型訓練與預測：使用訓練集數據訓練LSSVM模型，并使用測試集數據評估模型的預測性能。訓練完成后，可以使用訓練好的模型對新輸入的數據進行回歸預測。

程序設計

• 完整代碼：MATLAB實現CNN-LSSVM卷積神經網絡結合最小二乘支持向量機多輸入單輸出回歸預測

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clc  %% 導入數據
data =  readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代碼用于打亂原始樣本，使訓練集測試集隨機被抽取，有助于更新預測結果。
num_samples = size(res,1);   %樣本個數% 訓練集和測試集劃分
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度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);%  數據歸一化
[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);%%  數據平鋪for i = 1:size(P_train,2)trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i = 1:size(p_test,2)testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD =  t_train;
targetD_test  =  t_test;numFeatures = size(p_train,1);layers0 = [ ...

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501