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基于Matlab的SSA-CNN-SVM：利用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机的多输入单输出回归预测模型

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简介：
本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的SSA-CNN-SVM模型，用于改进多输入单输出(MISO)回归预测任务。通过优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，该模型在Matlab环境下展现出优越的预测性能和稳定性。 Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测： 1. 实现了SSA-CNN-SVM，使用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机进行多变量回归预测。代码可以直接在2021版本及以上的Matlab中运行。 2. 评价指标包括：R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差），确保了高代码质量，方便学习和替换数据。 3. 麻雀算法SSA优化的参数为卷积神经网络的批处理大小、学习率及正则化系数。这有助于避免人工选取参数时可能出现的盲目性，并有效提高预测精度。 4. 主程序是main.m文件，其他部分为函数文件，无需运行；数据存储在data目录下，格式为多输入单输出的数据回归预测（7个特征输入和1个变量输出）。可以直接替换Excel中的数据使用。代码注释非常清晰，适合新手学习。

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  • 基于Matlab的SSA-CNN-SVM：利用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机的多输入单输出回归预测模型
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的SSA-CNN-SVM模型，用于改进多输入单输出(MISO)回归预测任务。通过优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，该模型在Matlab环境下展现出优越的预测性能和稳定性。 Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测： 1. 实现了SSA-CNN-SVM，使用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机进行多变量回归预测。代码可以直接在2021版本及以上的Matlab中运行。 2. 评价指标包括：R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差），确保了高代码质量，方便学习和替换数据。 3. 麻雀算法SSA优化的参数为卷积神经网络的批处理大小、学习率及正则化系数。这有助于避免人工选取参数时可能出现的盲目性，并有效提高预测精度。 4. 主程序是main.m文件，其他部分为函数文件，无需运行；数据存储在data目录下，格式为多输入单输出的数据回归预测（7个特征输入和1个变量输出）。可以直接替换Excel中的数据使用。代码注释非常清晰，适合新手学习。
     
  • 基于MATLAB的RIME-CNN-SVM算法优化卷积神经网络和支持向量机的多变量回归预测
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    本研究提出了一种结合CNN与SVM的新型RIME-CNN-SVM算法，利用MATLAB进行实现，旨在提升多变量回归预测精度。通过优化卷积神经网络和支持向量机，该方法在多个数据集上展现了卓越性能。 本项目提供了一种基于RIME-CNN-SVM霜冰优化算法的多变量回归预测模型，并且可以直接在Matlab 2021及以上版本中运行。该模型采用包括 R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和 MAPE（平均相对百分比误差）在内的评价指标，代码质量高，易于学习并可灵活替换数据。 新算法RIME优化了卷积神经网络(CNN)的参数设置，具体包括批处理大小、学习率以及正则化系数的选择。这有助于避免人为设定参数时可能出现的盲目性，并进一步提升了预测精度。 项目中包含一个主程序文件main.m和多个辅助函数文件，无需单独运行这些函数。数据集以Excel格式存储在data目录下，适用于多输入单输出的数据回归预测场景（即7个特征对应1个目标变量）。代码注释详尽清晰，非常适合初学者使用。 直接替换data中的Excel数据即可进行新的预测任务，并且整个项目具有很高的灵活性和扩展性。
     
  • 基于Matlab的POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络和支持向量机的多变量回归预测
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    本研究提出了一种结合Matlab环境下的POA-鹈鹕算法优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，用于提高多变量回归预测的准确性。 1. 提供基于POA-CNN-SVM的鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测模型，可以直接在Matlab中运行；2. 评价指标包括：R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量高，方便学习及替换数据。要求使用MATLAB版本为2021及以上；3. 鹈鹕算法POA优化的参数是CNN的批处理大小、学习率以及正则化系数，能够避免人工选取参数时可能出现的选择盲目性，并有效提高预测精度；4. main.m为主程序文件，其余为函数文件无需运行。数据集包含输入7个特征值和输出1个变量的数据回归预测内容，可以直接替换Excel中的数据使用！注释清晰易懂，适合编程新手学习；5. 代码特点包括参数化编程、方便更改的可调参数设置以及明确简洁的编码思路及详细注释；6. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业大学生课程设计、期末大作业或毕业设计。7. 作者为某大型企业资深算法工程师，拥有8年使用MATLAB与Python进行智能优化算法、神经网络预测以及信号处理等多种领域仿真实验的经验。
     
  • 基于Matlab的SSA-CNN-LSTM：利用麻雀算法优化CNN-LSTM的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与CNN-LSTM模型的方法，用于提升多输入单输出的数据回归预测精度。通过MATLAB实现并提供了完整的代码和实验数据支持。 1. 使用Matlab实现SSA-CNN-LSTM算法优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）的多输入单输出回归预测功能，并提供完整源码和数据。 2. 该模型能够接受多个特征作为输入，仅返回一个变量作为输出，适用于多输入单输出的回归预测任务； 3. 包含多种评价指标以评估模型性能，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）及根均方误差（RMSE）等。 4. 利用麻雀算法优化CNN-LSTM网络中的参数设置，具体为学习率、隐层节点数以及正则化系数； 5. 提供Excel格式的数据文件以方便用户替换数据集并进行实验；建议使用2020及以上版本的Matlab环境运行程序。
     
  • 基于MATLAB的SSA-BiLSTM：麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与双向长短期记忆神经网络的创新模型，用于高效多输入单输出回归预测。基于MATLAB开发，提供完整的代码和数据支持。 MATLAB实现SSA-BiLSTM（麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络）用于多输入单输出回归预测的完整源码及数据。该方法通过麻雀算法优化隐含层节点数、最大训练代数以及初始学习率参数，适用于具有7个特征输入和1个变量输出的数据集。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本；如果出现乱码问题，则可能是由于版本不一致引起，可以尝试使用记事本打开并复制代码至文件中解决。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络回归预测优化
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法（SSA）与BP神经网络的方法，用于改进回归预测模型的性能，通过优化网络参数提高了预测精度和效率。 本段落提供了一个详细的Matlab程序代码解释，适合初学者参考学习。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测，SSA-BiLSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R值
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)与双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的数据回归预测方法，构建了多输入单输出模型，并通过R值等指标对其进行了全面的性能评估。 麻雀算法（SSA）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测功能。该模型被称为SSA-BiLSTM回归预测模型，并且是一个多输入单输出的结构。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量非常高，便于学习并替换数据。
     
  • 基于MATLAB的SSA-LSTM：麻雀算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与LSTM模型的方法，用于改进多输入单输出系统的回归预测。通过MATLAB实现，并提供源代码和测试数据集。 MATLAB实现SSA-LSTM（麻雀算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测）。麻雀算法用于优化隐含层节点数、最大训练代数及初始学习率参数。数据包含7个特征的多输入回归数据，以及一个目标变量作为输出。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。程序出现乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中解决此问题。