代码原理
基于CNN-LSSVM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和Least Squares Support Vector Machine（LSSVM，最小二乘支持向量机）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据或具有时序特征的数据。以下是该方法的简单原理及流程：
原理
（1）卷积神经网络（CNN）：
特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取局部特征。通过多个卷积层和池化层，CNN能够有效地捕捉数据中的重要模式和特征。
（2）Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）：
回归任务：LSSVM是一种支持向量机的扩展，用于回归问题。它通过最小化损失函数来拟合数据，并预测连续值，其优化过程基于支持向量回归的原理进行。
流程
（1）数据准备：
数据收集：收集所需的时间序列数据或具有时序特征的数据，确保数据完整性和准确性。
数据预处理：包括数据清洗、归一化，并将数据分割成训练集和测试集等步骤。
（2）构建模型：
输入层：将预处理后的数据输入模型。
卷积层：使用多个卷积层从输入数据中提取局部特征。每个卷积层之后可能会接一个池化层，以减少特征维度，降低计算复杂度。
特征提取：从卷积层输出的特征图中提取有意义的特征向量。
（3）LSSVM回归：
特征向量输入：将卷积层提取的特征向量作为LSSVM的输入。
模型训练：使用训练集训练LSSVM模型，调整模型参数以最小化预测误差。
（4）模型评估：
测试集评估：使用测试集评估模型的预测性能，通常使用均方误差或其他回归指标来评估模型的准确性和泛化能力。
（5）预测和应用：
实际预测：将新数据输入训练好的模型，使用LSSVM进行回归预测。
应用场景：根据具体应用需求，将预测结果用于实际业务决策或其他相关领域。
通过结合CNN的特征提取能力和LSSVM的回归预测能力，该混合模型能够有效地处理具有时序特征的数据，并提供精确的回归预测结果。
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clcaddpath(genpath(pwd));%% 导入数据data = readmatrix('回归数据集.xlsx');data = data(:,1:14);res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据平铺trainD = double(reshape(p_train,size(p_train,1),1,1,size(p_train,2)));testD = double(reshape(p_test,size(p_test,1),1,1,size(p_test,2)));targetD = t_train;targetD_test = t_test;% 创建CNN网络，layers = [imageInputLayer([size(p_train,1) 1 1], "Name","sequence")convolution2dLayer([3,1],16,'Padding','same') % 卷积核大小为3*1 生成16个卷积batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer %relu激活函数maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',1, "Name", "pool1") % 最大池化层 大小为3*1 步长为1convolution2dLayer([2 1], 32, "Name", "conv_2") % 卷积核大小为2*1 生成32个卷积batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer % relu激活层maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',1, "Name", "pool2") % 最大池化层 大小为2*2 步长为2fullyConnectedLayer(25) % 全连接层神经元reluLayer %relu激活函数fullyConnectedLayer(1) % 输出层神经元regressionLayer];%添加回归层，用于计算损失值
