SSA-CNN多输入时序|樽海鞘算法-卷积神经网络|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

亮点与优势:

二、实际运行效果: 

三、算法介绍:

四、完整程序下载:


一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

  • 本代码基于Matlab平台编译,将SSA(樽海鞘算法)与CNN(卷积神经网络)结合,进行多输入数据时序预测

  • 输入训练的数据包含8个特征1个响应值,即通过8个输入值预测1个输出值(多变量时序预测,个数可自行指定)

  • 通过SSA算法优化CNN网络的学习率、卷积核个数参数,记录下最优的网络参数

  • 自动归一化,训练网络进行预测,实现更加精准的预测

  • 迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况

  • 自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片

亮点与优势:

  • 注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习

  • 直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷

  • 编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码

  • 所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手

  • 出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果

  • 附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果: 

三、算法介绍:

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,专门用于处理具有网格结构的数据,如图像、视频和声音等。CNN的设计灵感源自生物学中对动物视觉系统的研究,模拟了人类视觉系统的工作原理,能够有效地提取和学习数据中的特征。

CNN的核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。在卷积层中,通过卷积操作,使用卷积核(滤波器)在输入数据上滑动计算,提取局部特征,生成特征图。卷积操作可以有效捕捉输入数据的空间结构信息,同时减少参数数量,提高模型的泛化能力。

池化层用于减小特征图的空间尺寸,降低计算复杂度,并增强模型对平移和尺度变化的鲁棒性。最常见的池化操作包括最大池化和平均池化,通过在特定区域内取最大值或平均值来减小特征图的尺寸。

全连接层通常位于CNN的尾部,用于将卷积层和池化层提取的特征映射转换为最终的输出,例如分类标签或回归值。全连接层中的神经元与前一层的所有神经元相连,通过学习权重参数来实现特征的组合和分类。

通过多个卷积层、池化层和全连接层的堆叠和交替使用,CNN能够逐渐提取输入数据的高级特征,实现对复杂数据的有效建模和分类。

四、完整程序下载:

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