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基于CNN-SVM的回归预测模型及MATLAB实现（需2019及以上版本），含多变量输入与评估指标

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简介：
本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的新型回归预测模型，并提供了在MATLAB 2019及以上版本中的具体实现方法。该模型能够有效处理多变量输入数据，同时给出详细的性能评估指标。 基于卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)回归预测的多变量输入模型在MATLAB中的实现（要求使用2019及以上版本）。该代码包含多种评价指标，如R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。

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  • 基于CNN-SVM的回归预测模型及MATLAB实现（需2019及以上版本），含多变量输入与评估指标
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    本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的新型回归预测模型，并提供了在MATLAB 2019及以上版本中的具体实现方法。该模型能够有效处理多变量输入数据，同时给出详细的性能评估指标。 基于卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)回归预测的多变量输入模型在MATLAB中的实现（要求使用2019及以上版本）。该代码包含多种评价指标，如R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于CNN-GRU-Attention的回归预测模型及MATLAB实现（多变量输入）
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    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理具有复杂时间序列特性的多变量数据。利用MATLAB对该混合架构进行建模与实现，展示了其在处理金融或医疗等领域的高维动态数据集中的有效性及优越性能。 基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制（CNN-GRU-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入数据。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，具备高质量且易于学习与扩展的特点。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测及多变量输入模型的Matlab代码
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的基于CNN-LSTM-Attention架构的回归预测模型代码，适用于处理复杂时间序列数据和多变量输入问题。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的回归预测模型适用于多变量输入场景。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与数据替换。评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。
     
  • 基于PSO优化的SVM数据回归预测，PSO-SVM回归分析及多变量输入模型，评估标准为R2、MAE和MSE
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    本研究提出了一种结合粒子群优化(PSO)与支持向量机(SVM)的数据回归预测方法，通过构建PSO-SVM多变量输入模型并采用R²、均方误差(MSE)及平均绝对误差(MAE)进行性能评估。 粒子群算法（PSO）优化支持向量机的数据回归预测方法被称为PSO-SVM回归预测。该模型适用于多变量输入，并采用R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标进行性能评估。代码质量高，易于学习并替换数据。
     
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向GRU和注意力机制的新型回归预测模型，并利用MATLAB实现了该模型在处理多变量输入数据时的应用，有效提升了预测精度。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）的回归预测模型采用多变量输入设计，在MATLAB 2020版本及以上环境中实现。该代码具备高质量，便于学习与数据替换，并且能够计算R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标。
     
  • 基于CNN-SVM的多特征二分类预测(Matlab 2019及以上版本)，含代码实现
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    本项目采用CNN与SVM结合的方法，在Matlab 2019及以上版本中实现多特征的二分类预测，包含详细代码及注释。 基于卷积神经网络-支持向量机（CNN-SVM）的分类预测代码适用于MATLAB 2019及以上版本。该程序实现多特征输入单输出的二分类及多分类模型，注释详细便于理解，只需替换数据即可运行。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于遗传算法优化的高斯过程回归（GA-GPR）数据回归预测，MATLAB实现及多变量输入模型，评估指标为R²和M
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    本研究采用MATLAB开发了一种结合遗传算法优化与高斯过程回归的数据预测方法(GA-GPR)，并应用于处理多变量输入问题。通过计算R²和均方误差(MSE)来评价该模型的性能，结果显示GA-GPR在提高预测精度方面具有显著优势。 基于遗传算法（GA）优化高斯过程回归（GA-GPR）的数据回归预测方法适用于多变量输入模型。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以确保代码质量极高且易于学习与替换。该MATLAB代码为研究者提供了强大的工具来分析复杂数据集，并优化预测准确性。
     
  • 基于CNN-BILSTM的多变量回归预测及其性能评估（R2、MAE等）
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    本文提出了一种结合卷积神经网络和双向长短期记忆模型的框架，用于多变量时间序列数据的回归预测，并对其进行了全面的性能评估。 卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BILSTM）是深度学习领域中的两种强大工具，常用于处理序列数据和图像数据。在这个项目中，这两种模型被结合使用来构建一个多变量数据的回归预测模型。接下来我们将深入探讨这个模型的各个组件以及相关的评价指标。 **卷积神经网络（CNN）**： CNN是一种专门设计用于处理网格状数据结构（如图像）的神经网络。在回归预测问题中，CNN可以捕获输入数据的局部特征，通过滤波器进行特征提取。它通常包含卷积层、池化层、激活函数以及全连接层，能够对输入数据进行多级抽象并提取出有用的特征。 **双向长短期记忆网络（BILSTM）**： LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能有效解决长期依赖问题。BILSTM则是LSTM的扩展版本，它同时处理输入序列的正向和反向信息流，从而能够捕捉到序列的前向和后向上下文信息。在回归预测中，BILSTM可以利用时间序列数据的前后关系来增强模型的预测能力。 **多变量回归预测**： 多变量回归涉及多个自变量与一个因变量之间的关系建模。在这个项目中，可能有多个输入特征影响目标变量的预测值，模型会学习这些特征之间的相互作用并生成相应的预测结果。 **评价指标**： 1. **R2（决定系数）**：衡量模型预测值与实际值之间相关性的强度，其值越接近于1表示拟合度越好。 2. **MAE（平均绝对误差）**：计算预测值与真实值之差的绝对值的平均数，反映了模型预测结果中的平均偏差大小。 3. **MSE（均方误差）**：计算预测值与实际观察值之间差异平方的平均数，对于较大的错误更加敏感。 4. **RMSE（均方根误差）**：MSE的平方根形式，其单位和目标变量相同，便于理解和解释。 5. **MAPE（平均绝对百分比误差）**：用预测值与真实值之差除以实际观察值的绝对值，并计算这些比率的平均数，结果表示为百分比。 **代码文件**： 1. **main.m**：主程序，负责整个流程执行，包括数据加载、模型训练、验证和测试。 2. **initialization.m**：初始化参数设置，如网络结构及超参数等。 3. **fical.m**：可能包含了损失函数定义以及优化器配置，用于支持模型的训练过程。 4. **data_process.m**：数据预处理模块，负责读取并清洗、标准化或归一化原始数据集中的信息。 这个项目使用CNN-BILSTM模型来解决多变量回归预测任务。通过综合运用特征提取和序列信息分析技术，提高了预测精度，并且利用多种评价指标评估了模型性能，确保了预测结果的可靠性。代码结构清晰明了，便于后续的学习与修改工作。
     
  • 基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归预测及多变量输入模型评估，涉及R2、MAE、MSE、RMSE等指标
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    本文探讨了利用最小二乘支持向量机（LSSVM）进行回归预测的方法，并通过R²、MAE、MSE和RMSE等评价标准对多变量输入模型的性能进行了评估。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是机器学习领域广泛应用的一种模型，在回归预测方面表现出色。LSSVM作为传统支持向量机（SVM）的变体，通过最小化平方误差来构建非线性回归模型，而不同于传统的最大间隔准则。它的原理在于将原始问题转化为一个线性方程组求解的过程，简化了优化过程，并提高了计算效率。 在LSSVM进行回归预测时，多变量输入模型是很常见的应用场景之一。这种模型能够处理多个输入特征并预测连续的输出值。通过考虑各种输入变量之间的相互关系，这类模型能更全面地捕捉数据复杂性，从而提升预测准确性。 评价回归模型性能的主要指标包括： 1. R2（决定系数）：R2介于0到1之间，表示模型解释变量变化的程度。其值越接近1，则表明该模型对数据的拟合度越好。 2. MAE（平均绝对误差）：MAE是预测值与实际值之差的绝对值的平均数，反映了模型预测结果中的平均偏差大小。 3. MSE（均方误差）：MSE为预测误差平方后的平均数，也是评估模型精度的一个重要指标。相比MAE而言，它对异常数据更加敏感。 4. RMSE（均方根误差）：是MSE的算术平方根，其单位与目标变量相同，因此更易于理解和解释。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：该值为预测误差占实际值的比例之和的平均数，并以百分比形式给出。适用于当目标变量具有不同量级时的情况。 压缩包中的文件提供了实现LSSVM回归预测的具体步骤： - `main.m` 文件是主程序，负责调用其他函数、加载数据集以及训练模型。 - `fitnessfunclssvm.m` 可能定义了优化过程的目标函数，用于寻找最佳的模型参数值。 - `initialization.m` 该文件包含了初始化相关功能，如设置初始支持向量和超参等操作。 - 提供有详细的使用说明文档（包括文本与图片形式），帮助用户理解和执行代码。 - 包含了训练及测试数据集的Excel表格，允许使用者根据需要替换自己的数据集合。 通过以上提供的文件内容，学习者能够深入了解LSSVM的工作原理，并掌握如何构建和优化多变量输入下的回归模型。同时还能利用文档中提到的各种评价指标来评估所建立模型的实际性能表现。对于初学者与研究工作者而言，这套代码资源是非常有价值的参考资料。
     
  • 基于MATLAB的SVM多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现基于支持向量机(SVM)的多输入回归预测模型，并提供完整的代码和测试数据集。适合研究与学习使用。 MATLAB实现SVM支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征和1个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求是MATLAB 2018b及以上版本。