SSA-CNN多输入回归|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，进行多输入数据回归预测

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，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：