回歸預測 | Matlab實現(xiàn)RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-支持向量機的多變量回歸預測

效果一覽

基本介紹

1.RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-支持向量機的多變量回歸預測 可直接運行Matlab;
2.評價指標包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代碼質量極高，方便學習和替換數(shù)據(jù)。要求2021版本及以上。
3.2023年新算法霜冰優(yōu)化算法RIME優(yōu)化的參數(shù)為:CNN的批處理大小、學習率、正則化系數(shù)，能夠避免人工選取參數(shù)的盲目性，有效提高其預測精度。
4.main.m為主程序，其他為函數(shù)文件，無需運行，data為數(shù)據(jù)，多輸入單輸出，數(shù)據(jù)回歸預測，輸入7個特征，輸出1個變量，直接替換Excel數(shù)據(jù)即可用!注釋清晰，適合新手小白~

程序設計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復Matlab實現(xiàn)RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-支持向量機的多變量回歸預測；

while it <= Max_iter
    it
    RimeFactor = (rand-0.5)*2*cos((pi*it/(Max_iter/10)))*(1-round(it*W/Max_iter)/W);%Parameters of Eq.(3),(4),(5)
    E =(it/Max_iter)^0.5;%Eq.(6)
    newRimepop = Rimepop;%Recording new populations
    normalized_rime_rates=normr(Rime_rates);%Parameters of Eq.(7)
    for i=1:N
        for j=1:dim
            %Soft-rime search strategy
            r1=rand();
            if r1< E
                newRimepop(i,j)=Best_rime(1,j)+RimeFactor*((Ub(j)-Lb(j))*rand+Lb(j));%Eq.(3)
            end
            %Hard-rime puncture mechanism
            r2=rand();
            if r2<normalized_rime_rates(i)
                newRimepop(i,j)=Best_rime(1,j);%Eq.(7)
            end
        end
    end
    for i=1:N
        %Boundary absorption
        Flag4ub=newRimepop(i,:)>ub;
        Flag4lb=newRimepop(i,:)<lb;
        newRimepop(i,:)=(newRimepop(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
        newRime_rates(1,i)=fobj(newRimepop(i,:));
        %Positive greedy selection mechanism
        if newRime_rates(1,i)<Rime_rates(1,i)
            Rime_rates(1,i) = newRime_rates(1,i);
            Rimepop(i,:) = newRimepop(i,:);
            if newRime_rates(1,i)< Best_rime_rate
               Best_rime_rate=Rime_rates(1,i);
               Best_rime=Rimepop(i,:);
            end
        end
    end

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-736561.html

到了這里，關于回歸預測 | Matlab實現(xiàn)RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-支持向量機的多變量回歸預測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！