【MATLAB】史上最全的15种回归预测算法全家桶

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1 【MATLAB】BP神经网络回归预测算法

BP 神经网络是一种常见的人工神经网络，也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”，即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。BP 神经网络的学习过程是通过不断地调整权值和偏置值来逐步提高网络的精度。 BP 神经网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入信号通过各层的神经元，最终产生输出结果。在反向传播中，输出结果与预期结果的误差被反向传播回网络中，根据误差大小调整各层神经元的权值和偏置值，使得误差逐步减小，从而提高网络的精度。BP 神经网络的优点是可以处理非线性问题，可以进行并行计算，并且能够自适应地学习和调整权值和偏置值。

算法示意图

【MATLAB】BP神经网络回归预测算法:

2【MATLAB】SVM支持向量机回归预测算法

SVM（Support Vector Machine）即支持向量机，是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题中。它的主要思想是将训练数据映射到高维空间中，然后在该空间中找到一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。SVM 的目标是找到一个最大间隔超平面，即具有最大边际（Margin）的超平面，以保证分类的鲁棒性和泛化能力。在 SVM 中，支持向量是指距离超平面最近的一些样本点，它们对于寻找最大边际超平面起着非常重要的作用。SVM 通过对支持向量进行优化来确定最优的超平面，使得它们到超平面的距离最小化。 SVM 在分类问题中的应用非常广泛，尤其在处理高维数据和小样本数据时表现出色。SVM 还可以通过核函数来处理非线性分类问题，将数据映射到高维空间中进行分类。SVM 在模型选择、参数调节和解决多分类问题等方面也有许多研究成果。

算法示意图

【MATLAB】SVM支持向量机回归预测算法:

3【MATLAB】LSTM长短期记忆神经网络回归预测算法

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，由于其对于长序列数据的处理能力，被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。 LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元（Memory Cell）”的结构，用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中，从而更好地处理长序列数据。另外，LSTM 网络还引入了三个称为“门（Gates）”的结构，包括输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），用于控制信息的输入、遗忘和输出。这些门的作用是通过一个 sigmoid 函数将输入信息映射到 0~1 之间的值，然后与记忆单元中的信息进行运算，控制信息的流动。通过这种方式，LSTM 网络可以有效的捕捉序列中的长期依赖关系，从而提高了神经网络处理序列数据的能力。

算法示意图

【MATLAB】LSTM长短期记忆神经网络回归预测算法:

4【MATLAB】RBF径向基神经网络回归预测算法

RBF 神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种基于径向基函数的前向型神经网络。它的特点是具有快速的训练速度和良好的泛化性能。 RBF 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中隐藏层是 RBF 层，它的神经元使用径向基函数来计算输入向量与每个神经元之间的距离，用这个距离值来作为神经元的激活函数。常用的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。 RBF 神经网络常用于分类和回归问题的解决，它的训练过程通常采用无监督学习算法，如 K 均值聚类算法，来对 RBF 层的中心进行初始化，然后再用监督学习算法，如误差反向传播算法，来调整网络的权值。 RBF 神经网络的优点在于它的泛化能力强、训练速度快、易于实现和调整等。但是它也存在一些缺点，如对参数的选择敏感、容易出现过拟合等。

算法示意图