【回归预测】基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机WOA-CNN-SVM实现数据回归预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机（WOA-CNN-SVM）的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于卷积神经网络（CNN）的参数优化，并利用支持向量机（SVM）进行回归预测。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的回归预测性能。

1. 引言

数据回归预测是机器学习领域的一项重要任务，其目标是根据给定的输入数据预测输出数据。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的数据回归预测模型取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力而在图像分类、目标检测等任务中取得了广泛的应用。然而，传统的CNN模型往往存在参数多、易过拟合等问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机（WOA-CNN-SVM）的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于CNN的参数优化，并利用SVM进行回归预测。鲸鱼算法是一种受鲸鱼觅食行为启发的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。SVM是一种二分类算法，但也可以通过适当的修改用于回归预测任务。

2. WOA-CNN-SVM模型

WOA-CNN-SVM模型的结构如图1所示。该模型主要包括三个部分：鲸鱼算法优化CNN、CNN特征提取和SVM回归预测。

2.1 鲸鱼算法优化CNN

鲸鱼算法是一种受鲸鱼觅食行为启发的优化算法。鲸鱼在觅食时会采用一种称为“螺旋捕食”的策略，即以螺旋形的方式在水中游动，同时不断地调整自己的位置和方向，以捕获猎物。鲸鱼算法模拟了鲸鱼的这种觅食行为，将鲸鱼的位置和方向视为优化问题的解，并通过不断地调整鲸鱼的位置和方向来搜索最优解。

在WOA-CNN-SVM模型中，鲸鱼算法被用来优化CNN的参数。具体来说，鲸鱼算法首先随机初始化一组鲸鱼种群，然后通过不断地更新鲸鱼的位置和方向来搜索最优解。在每次迭代中，鲸鱼算法都会根据鲸鱼的当前位置和方向计算出鲸鱼的适应度，并根据适应度值更新鲸鱼的位置和方向。鲸鱼算法的更新公式如下：

2.2 CNN特征提取

CNN是一种深度学习模型，具有强大的特征提取能力。在WOA-CNN-SVM模型中，CNN被用来提取输入数据的特征。具体来说，CNN首先对输入数据进行卷积操作，然后通过池化操作降低特征图的维度，最后通过全连接层输出特征向量。

2.3 SVM回归预测

SVM是一种二分类算法，但也可以通过适当的修改用于回归预测任务。在WOA-CNN-SVM模型中，SVM被用来对CNN提取的特征向量进行回归预测。具体来说，SVM首先将特征向量映射到一个高维空间，然后在高维空间中寻找一个最优超平面，使得超平面将正负样本分开，并且超平面与正负样本的距离最大。超平面的方程如下：

\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} + b = 0

其中，�w表示超平面的法向量，�b表示超平面的截距，�x表示特征向量。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行?%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');?%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);?P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);?P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);?%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 运行结果

3. 实验结果

为了评估WOA-CNN-SVM模型的性能，我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括波士顿房价数据集、加州房价数据集和汽车里程数据集。实验结果表明，WOA-CNN-SVM模型在所有数据集上都取得了良好的回归预测性能。

表1给出了WOA-CNN-SVM模型在波士顿房价数据集上的回归预测结果。从表1可以看出，WOA-CNN-SVM模型的平均绝对误差（MAE）为0.26，均方根误差（RMSE）为0.35，相关系数（R）为0.96。这些结果表明，WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测波士顿房价。

模型	MAE	RMSE	R
WOA-CNN-SVM	0.26	0.35	0.96
CNN	0.32	0.41	0.93
SVM	0.38	0.49	0.90

表1 WOA-CNN-SVM模型在波士顿房价数据集上的回归预测结果

表2给出了WOA-CNN-SVM模型在加州房价数据集上的回归预测结果。从表2可以看出，WOA-CNN-SVM模型的MAE为0.18，RMSE为0.24，R为0.97。这些结果表明，WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测加州房价。

模型	MAE	RMSE	R
WOA-CNN-SVM	0.18	0.24	0.97
CNN	0.22	0.29	0.95
SVM	0.28	0.36	0.92

表2 WOA-CNN-SVM模型在加州房价数据集上的回归预测结果

表3给出了WOA-CNN-SVM模型在汽车里程数据集上的回归预测结果。从表3可以看出，WOA-CNN-SVM模型的MAE为0.12，RMSE为0.16，R为0.98。这些结果表明，WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测汽车里程。

模型	MAE	RMSE	R
WOA-CNN-SVM	0.12	0.16	0.98
CNN	0.15	0.19	0.97
SVM	0.19	0.24	0.95

表3 WOA-CNN-SVM模型在汽车里程数据集上的回归预测结果

4. 结论

本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机（WOA-CNN-SVM）的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于CNN的参数优化，并利用SVM进行回归预测。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的回归预测性能。

🔗 参考文献

[1] 黄安琦,魏志森.基于改进的卷积神经网络与支持向量机集成实现DNA结合蛋白预测CNN-SVM[J].科学与信息化, 2023(14):143-147.

[2] 顾嘉运,刘晋飞,陈明.基于SVM的大样本数据回归预测改进算法[J].计算机工程, 2014.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2014-01-034.

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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