Matlab实现POA-CNN-SVM：鹈鹕算法优化的卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测
本资源是一个强大的Matlab工程项目，旨在展示如何运用鹈鹕算法（POA）来优化卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）进行多变量回归预测。特别适用于那些寻求高效数据分析和预测解决方案的研究者和学生。以下是该项目的关键特点：
特性概述：
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一体化框架：实现了从数据预处理到模型训练与评估的完整流程，基于Matlab 2021版或更高版本。
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全面性能指标：提供了R2、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）及MAPE（平均绝对百分比误差）等评价指标，确保模型评估全面且准确。
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POA优化策略：通过鹈鹕算法优化CNN的关键超参数（如批处理大小、学习率和正则化系数），减少了人工调参的复杂度，并提升了模型预测准确性。
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用户友好：包含一个主程序
main.m，外部函数文件和示范数据集。仅需替换Excel中的数据，即可应用于新的问题场景，非常适合新手快速上手。 -
清晰编码：代码采用参数化设计，附有详尽注释，结构清晰，便于理解和修改，加速学习过程。
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广泛应用领域：推荐给计算机科学、电子工程、数学等领域的大专院校学生作为课程设计、期末项目或毕业设计的参考。
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作者背景：由拥有8年仿真经验的资深算法工程师编写，专注于Matlab与Python在多个科学研究方向的应用，如智能算法、神经网络、信号处理等。
使用指南：
- 确保您的Matlab环境符合版本要求。
- 主程序
main.m是启动点，修改或配置其中的参数后可以直接执行。 - 数据文件位于
data目录下，您可以根据需要替换对应的Excel数据。 - 函数文件内含详细注释，理解每个部分的功能后可根据需求调整算法设置。
注意事项：
本资源旨在教育与研究目的，对于特定应用，建议深入了解各组件原理并适当调整以适应实际需求。如有更深入的技术咨询或定制需求，欢迎进一步沟通交流。
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此项目不仅为学术界和业界提供了实用的工具，同时也为初学者提供了一扇深入了解深度学习与机器学习技术的窗口。