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🔥 内容介绍

时间序列预测在许多领域中都具有重要的应用价值。为了提高时间序列预测的准确性和稳定性，研究人员一直在探索新的方法和技术。其中，卷积神经网络（CNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）是两种常用的机器学习算法。

卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它能够自动学习特征，并在训练过程中逐渐提高模型的性能。最小二乘支持向量机则是一种经典的监督学习算法，它能够有效地处理非线性问题。

结合卷积神经网络和最小二乘支持向量机的方法，在时间序列预测中取得了显著的成果。首先，卷积神经网络可以提取时间序列中的时空特征，从而更好地捕捉序列中的模式和规律。其次，最小二乘支持向量机能够对卷积神经网络提取的特征进行进一步的优化和调整，从而提高预测的准确性。

在实际应用中，CNN-LSSVM方法已经成功应用于多个领域的时间序列预测任务中。例如，股票市场预测、气象数据分析、交通流量预测等。通过对历史数据进行训练和学习，CNN-LSSVM能够对未来的时间序列进行准确的预测，为决策提供重要的参考依据。

总之，基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机的时间序列预测方法具有很大的潜力和应用前景。通过充分利用深度学习和机器学习的优势，我们可以更好地理解和预测时间序列中的规律和趋势，为各个领域的决策和规划提供有力支持。

📣 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

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🔗 参考文献

[1] 李悦卿.基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究[D].青岛科技大学,2007.DOI:10.7666/d.y1193267.

[2] 时浩,肖海平,刘彦鹏.基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术, 2022(001):043.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

[3] 徐达,武新星,胡俊彪,等.最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现[C]//全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化与信息化技术研讨会.2009.DOI:ConferenceArticle/5aa03808c095d722206a896f.

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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