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
项目描述
本项目提供了一个基于Matlab的实现，利用麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的多输入单输出回归预测模型。该模型适用于多变量回归预测任务，能够直接在Matlab中运行，并且提供了丰富的评价指标，如R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
主要功能
- SSA-CNN-SVM模型：结合麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），实现多变量回归预测。
- 自动参数优化：通过SSA算法优化CNN的批处理大小、学习率和正则化系数，避免人工选取参数的盲目性，有效提高预测精度。
- 丰富的评价指标：提供R2、MAE、RMSE和MAPE等多种评价指标，方便模型性能评估。
- 易于使用：
main.m为主程序，其他为函数文件，无需额外运行。数据文件位于data目录下，多输入单输出，输入7个特征，输出1个变量，直接替换Excel数据即可使用。
使用说明
- 环境要求：Matlab 2021版本及以上。
- 数据准备：将你的数据替换到
data目录下的Excel文件中，确保数据格式与示例数据一致。 - 运行主程序：直接运行
main.m文件，程序将自动加载数据并进行预测。 - 查看结果：程序运行结束后，会输出预测结果和评价指标，方便你进行分析和比较。
代码结构
main.m：主程序，启动整个预测流程。data/：存放数据文件的目录，包含示例数据。- 其他函数文件：包含模型训练、预测和评价等功能的实现。
注意事项
- 本项目代码注释清晰，适合新手小白学习和使用。
- 请确保Matlab版本为2021及以上，以保证代码的兼容性。
- 替换数据时，请确保数据格式与示例数据一致，避免运行错误。
贡献
欢迎大家提出改进建议或贡献代码，共同完善这个项目。