作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

摘要

本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合支持向量机的数据回归预测模型。该模型将雾凇算法应用于卷积神经网络模型的权重优化，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。同时，将支持向量机作为回归器，进一步提高了模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于传统的卷积神经网络模型和支持向量机模型。

1. 引言

数据回归预测是机器学习领域的一项重要任务，广泛应用于图像处理、自然语言处理、金融预测等领域。近年来，卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）在数据回归预测方面取得了良好的效果。然而，传统的CNN模型往往存在过拟合问题，容易受到噪声和异常值的影响。SVM模型虽然具有较强的鲁棒性，但其预测精度往往不如CNN模型。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合支持向量机的数据回归预测模型。该模型将雾凇算法应用于CNN模型的权重优化，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。同时，将SVM作为回归器，进一步提高了模型的预测精度。

2. 雾凇算法

雾凇算法是一种新型的优化算法，其灵感来源于大自然中雾凇的形成过程。雾凇算法具有以下特点：

• **全局搜索能力强：**雾凇算法通过模拟雾凇的生长过程，能够在整个搜索空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优。

• **收敛速度快：**雾凇算法采用了一种新的搜索策略，能够快速收敛到最优解。

• **鲁棒性强：**雾凇算法对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，能够在复杂的环境下保持稳定。

3. 基于雾凇算法优化卷积神经网络

为了提高CNN模型的泛化能力和鲁棒性，本文将雾凇算法应用于CNN模型的权重优化。具体步骤如下：

1. 初始化CNN模型的权重。

2. 将CNN模型的权重作为雾凇算法的搜索目标。

3. 根据雾凇算法的搜索策略，对CNN模型的权重进行优化。

4. 重复步骤2和步骤3，直到雾凇算法收敛。

4. 基于雾凇算法优化卷积神经网络结合支持向量机

为了进一步提高模型的预测精度，本文将SVM作为回归器，与基于雾凇算法优化的CNN模型结合起来。具体步骤如下：

1. 将基于雾凇算法优化的CNN模型作为特征提取器，提取训练数据的特征。

2. 将提取的特征作为SVM模型的输入，训练SVM模型。

3. 将训练好的SVM模型用于测试数据的预测。

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

5. 实验结果

为了验证该模型的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于传统的CNN模型和SVM模型。

6. 结论

本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合支持向量机的数据回归预测模型。该模型将雾凇算法应用于CNN模型的权重优化，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。同时，将SVM作为回归器，进一步提高了模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于传统的CNN模型和SVM模型。

参考文献

[1] 郭昊,刘沛清,屈秋林,等.输电线雾凇覆冰过程的二维数值模拟[J].工程力学, 2011, 28(5):8.DOI:CNKI:SUN:GCLX.0.2011-05-036.

[2]  Goldbaum M H , Kozak I , Hao J ,et al.Pattern recognition can detect subtle field defects in eyes of HIV individuals without retinitis under HAART[J].Graefes Archive for Clinical & Experimental Ophthalmology, 2011, 249(4):491-498.DOI:10.1007/s00417-010-1511-x.

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、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

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