🔥 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。
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。
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。
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
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