✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

数据回归预测是一项重要的任务，它可以通过分析已有数据的模式来预测未来的结果。近年来，卷积神经网络（CNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）在数据回归预测领域取得了显著的成果。本文将探讨如何将这两种方法相结合，以提高数据回归预测的精度和效果。

首先，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它能够自动从数据中学习特征，并进行有效的特征提取。通过多层卷积和池化操作，CNN能够捕捉到数据中的空间和时间相关性，从而提高数据回归预测的准确性。然而，CNN也存在着一些问题，比如对于小样本数据的处理效果不佳。

为了解决CNN在小样本数据上的问题，我们引入了最小二乘支持向量机（LSSVM）。LSSVM是一种经典的机器学习算法，它通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行数据分类和回归。LSSVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，能够有效地处理小样本数据。将LSSVM与CNN相结合，可以充分利用CNN的特征提取能力和LSSVM的泛化能力，从而提高数据回归预测的效果。

在实际应用中，我们可以先使用CNN对数据进行特征提取，然后将提取到的特征输入到LSSVM模型中进行回归预测。通过这种方式，我们能够充分利用CNN的卓越特征提取能力，并通过LSSVM的回归能力对数据进行准确的预测。实验证明，基于CNN-LSSVM的数据回归预测方法在准确性和稳定性方面都取得了显著的提升。

综上所述，基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机（CNN-LSSVM）的数据回归预测方法具有很高的应用价值。通过充分发挥CNN和LSSVM的优势，我们能够提高数据回归预测的准确性和稳定性。未来，我们可以进一步研究和改进这种方法，以满足实际应用中更复杂的数据回归预测需求。

📣 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

🔗 参考文献

[1] 李悦卿.基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究[D].青岛科技大学,2007.DOI:10.7666/d.y1193267.

[2] 时浩,肖海平,刘彦鹏.基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术, 2022(001):043.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

[3] 徐达,武新星,胡俊彪,等.最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现[C]//全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化与信息化技术研讨会.2009.DOI:ConferenceArticle/5aa03808c095d722206a896f.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

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