网站建设图片滑动代码,网页设计教程文字与图片,阳江房产网二手房出售,英文字母设计logo生成器Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测 目录 Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.POS-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归…Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测 目录 Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.POS-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等代码质量极高方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。 3.鹈鹕算法POA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数能够避免人工选取参数的盲目性有效提高其预测精度。 4.main.m为主程序其他为函数文件无需运行data为数据多输入单输出数据回归预测输入7个特征输出1个变量直接替换Excel数据即可用!注释清晰适合新手小白~ 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测
%%% Designed and Developed by Pavel Trojovský and Mohammad Dehghani %%%function[Best_score,Best_pos,POA_curve]POA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness)lowerboundones(1,dimension).*(lowerbound); % Lower limit for variables
upperboundones(1,dimension).*(upperbound); % Upper limit for variables%% INITIALIZATION
for i1:dimensionX(:,i) lowerbound(i)rand(SearchAgents,1).*(upperbound(i) - lowerbound(i)); % Initial population
endfor i 1:SearchAgentsLX(i,:);fit(i)fitness(L);
end
%%for t1:Max_iterationst%% update the best condidate solution[best , location]min(fit);if t1XbestX(location,:); % Optimal locationfbestbest; % The optimization objective functionelseif bestfbestfbestbest;XbestX(location,:);end%% UPDATE location of foodX_FOOD[];参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
