Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测
项目描述
本项目提供了一个基于Matlab的实现，使用RIME（霜冰优化算法）优化卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的多变量回归预测模型。该模型可以直接在Matlab中运行，适用于2021版本及以上的Matlab环境。
主要特点
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优化算法：采用2023年新算法——霜冰优化算法（RIME），优化CNN的批处理大小、学习率和正则化系数，避免了人工选取参数的盲目性，有效提高了预测精度。
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评价指标：模型提供了多种评价指标，包括R2、MAE、RMSE和MAPE等，方便用户对模型的性能进行全面评估。
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代码质量：代码质量极高，注释清晰，适合新手小白学习和使用。用户可以方便地替换数据，进行自定义的回归预测任务。
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数据格式：数据为多输入单输出格式，输入7个特征，输出1个变量。用户可以直接替换Excel数据，无需修改代码即可使用。
文件结构
main.m：主程序文件，用户可以直接运行该文件进行预测。- 其他文件：包含各种函数文件，无需用户运行，主要用于支持主程序的运行。
data：数据文件夹，包含用于回归预测的数据集。
使用说明
- 环境要求：确保Matlab版本为2021及以上。
- 数据替换：用户可以将自己的数据替换到
data文件夹中的Excel文件中，确保数据格式为多输入单输出（7个输入特征，1个输出变量）。 - 运行程序：直接运行
main.m文件，程序将自动加载数据并进行回归预测。
注意事项
- 请确保Matlab版本符合要求，否则可能会出现兼容性问题。
- 替换数据时，请确保数据格式正确，否则可能会导致程序运行失败。
适用场景
本项目适用于需要进行多变量回归预测的场景，特别是在需要优化CNN和SVM参数的情况下。无论是学术研究还是实际应用，本项目都能提供一个高效、易用的解决方案。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何改进建议，欢迎通过GitHub的Issues功能进行反馈。我们非常欢迎您的贡献和建议，共同完善这个项目。