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🔥 内容介绍

CNN-SVM回归预测是一种结合了卷积神经网络和支持向量机的数据回归预测方法。最近，研究人员提出了一种基于麻雀算法优化的SSA-CNN-SVM方法，该方法在数据回归预测方面表现出色。本文将介绍CNN-SVM回归预测的基本概念，以及SSA-CNN-SVM方法的原理和优势。

首先，让我们来了解一下CNN-SVM回归预测的基本原理。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它通过多层卷积操作和池化操作来提取数据特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习模型，它通过寻找最优超平面来进行分类或回归预测。CNN-SVM回归预测将CNN提取的特征作为SVM的输入，从而结合了深度学习和经典机器学习的优势，可以更准确地进行数据回归预测。

SSA-CNN-SVM方法是在CNN-SVM回归预测的基础上，引入了麻雀算法进行优化。麻雀算法是一种新型的智能优化算法，它模拟了麻雀群体的觅食行为，通过群体协作和信息交流来寻找最优解。在SSA-CNN-SVM方法中，麻雀算法被用来优化CNN和SVM的参数，从而提高了模型的精度和泛化能力。实验证明，SSA-CNN-SVM方法在数据回归预测任务中具有较高的准确性和稳定性。

除了在数据回归预测方面的优势之外，SSA-CNN-SVM方法还具有较强的泛化能力和适应性。由于麻雀算法的特性，SSA-CNN-SVM方法可以更好地适应不同类型的数据集，并且不易陷入局部最优解。这使得SSA-CNN-SVM方法在实际应用中具有较大的潜力，可以应用于金融预测、气象预测、医学诊断等多个领域。

综上所述，CNN-SVM回归预测是一种有效的数据预测方法，而SSA-CNN-SVM方法在此基础上进行了进一步的优化，具有较高的准确性、稳定性和泛化能力。相信随着深度学习和智能优化算法的不断发展，SSA-CNN-SVM方法将在数据预测领域发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 黄安琦,魏志森.基于改进的卷积神经网络与支持向量机集成实现DNA结合蛋白预测CNN-SVM[J].科学与信息化, 2023(14):143-147.

[2] 田序伟,杨凯,殷彤,等.基于SSA-Bi-LSTM的港口环境空气质量指数预测[J].交通节能与环保, 2023(005):019.

[3] 李思宇,李玥.基于KPCA-SSA-BP的农业气象灾害预测[J].江苏农业学报, 2023(006):039.

[4] 周武能,陈娜.一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法:CN201910349131.3[P].CN110083940A[2023-12-29].

[5] 荆云建,胡晓依,宋志坤,等.基于CNN-SVM的深度卷积神经网络轴承故障识别研究[J].振动与冲击, 2019, 38(18):6.DOI:CNKI:SUN:ZDCJ.0.2019-18-024.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合