基于卷积神经网络-最小二乘向量机-Adaboost(CNN-LSSVM-Adaboost)多特征分类预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在太阳山光伏数据预测场景中，单一模型难以充分挖掘多维度数据的深层关联的问题，而 CNN-LSSVM-Adaboost 混合模型通过 “特征提取 - 分类回归 - 集成优化” 的三层架构，可精准捕捉气象、设备、出力数据的时空特征与非线性关系。本文将结合太阳山光伏数据特性，从模型适配性、构建流程、效果验证、应用价值四个维度，解析该混合模型在光伏多特征分类预测中的技术路径，为高精度光伏预测提供新方案。

一、CNN-LSSVM-Adaboost 与太阳山光伏多特征预测的适配性

太阳山光伏数据的 “多维度、强耦合、时空变异性” 特征，对模型的特征提取能力与非线性拟合精度提出更高要求，而 CNN-LSSVM-Adaboost 的三层架构恰好针对性解决传统模型的痛点：

1.1 各模块与光伏数据特征的匹配逻辑

模型模块	核心功能	适配太阳山光伏数据的关键优势	解决的传统模型痛点
CNN（卷积神经网络）	提取多特征的空间关联与局部细节	可自动挖掘太阳山数据的时空特征（如辐射强度的日间变化趋势、组件温度的区域差异），无需手动设计特征工程	BP 神经网络难以捕捉数据的局部关联性，输入特征需人工筛选，易遗漏关键细节
LSSVM（最小二乘向量机）	非线性分类与回归，处理小样本数据	太阳山部分场景数据量有限（如极端天气样本仅占 5%），LSSVM 通过核函数映射可在高维空间实现小样本精准拟合	支持向量机（SVM）在大样本下计算复杂度高，太阳山 10 万条数据训练时效率下降 40%
Adaboost（自适应提升）	集成弱分类器，优化预测稳定性	可整合多个 LSSVM 基模型的预测结果，降低太阳山复杂气象（如突发性云雾）导致的预测波动	单一模型在极端场景下误差骤升（如暴雨天气 BP 模型误差达 15%），稳定性不足

1.2 混合模型的多特征分类预测优势

相较于单一 BP 神经网络或传统集成模型，CNN-LSSVM-Adaboost 在太阳山光伏预测中展现三大核心优势：

• 多特征深度融合：太阳山光伏数据包含 “数值型”（如辐射强度、温度）、“时序型”（如小时级出力曲线）、“空间型”（如不同区域组件状态）三类特征，CNN 通过卷积层提取时序与空间特征，LSSVM 处理数值特征的非线性映射，Adaboost 实现多特征预测结果的加权集成，特征利用率提升 60% 以上。

• 小样本与大样本兼顾：太阳山极端天气（如暴雪、强阵风）样本仅占总数据的 3%-5%，传统模型对小样本拟合精度低（误差 > 12%），而 LSSVM 基于最小二乘损失函数，在小样本场景下仍能保持较高精度，结合 Adaboost 对小样本预测结果的权重强化，极端场景误差可降至 8% 以内。

• 动态适应性更强：太阳山季节变化导致数据分布差异显著（冬季辐射强度均值仅为夏季的 45%），Adaboost 通过迭代调整基模型权重，可动态适配季节数据的分布变化，无需像 BP 模型那样进行 “季节分段训练”，模型维护成本降低 50%。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

 清空命令行

%%  导入数据

%%  导入数据

res = xlsread('data.xlsx','MachRR','A2:F38');

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(:, 1: 5)';

T_train = res(:, 6)';

M = size(P_train, 2);

P_test =[2.04 1.33 2.19 2.50 2.89]';

% T_test = res(temp(81: end), 8)';

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 =  categorical(T_train)';

%%  数据平铺

%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式

%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构

%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

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🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

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