yuchunyu12的博客

贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）是一种基于概率模型的全局优化方法，​核心思想是通过构建目标函数的代理模型（Surrogate Model）和设计智能的采集函数（Acquisition Function），在有限的评估次数内逼近最优解。1. 代理模型（Surrogate Model）使用概率模型（如高斯过程）对目标函数进行建模，提供任意参数点的预测值及其不确定性估计。非参数模型，适应任意复杂函数形态。输出为概率分布，包含均值（预测值）和方差（不确定性）。

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）自2004年由黄广斌教授提出以来，凭借其颠覆性的训练范式在机器学习领域掀起持续研究热潮。与传统神经网络相比，ELM在保持单隐层前馈神经网络（SLFN）强大逼近能力的同时，通过与的独特机制，实现了。就像手工雕刻家：需要反复调整每一处细节（权重），直到作品完美。而则是3D打印：先快速构建主体框架（随机初始化输入权重），再精准填充关键结构（解析计算输出权重）。

(训练具有一定的随机性,不一定比优化前的效果好,许多次运行)​。：基于经验公式自动搜索最优值。：默认7:3比例，可自定义。MATLAB科研小白。

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，通过构建多棵树来逐步减少预测误差。关键参数包括：① 树的数量② 树的深度：每棵树的最大深度。③ 学习率：每棵树的权重缩减系数，控制每棵树对最终模型的贡献。通过多种智能优化算法优化XGBoost的参数，可以显著提高其在数据回归预测任务中的性能。这些算法通过模拟自然现象的优化过程，能够有效地探索参数空间，找到最优的参数组合，从而提升模型的预测精度和泛化能力。

LSSVM是一种基于SVM的回归模型，通过最小化一个线性方程组的解来确定模型参数。其关键参数包括：惩罚系数C：控制模型的训练误差和复杂度之间的平衡。核参数γ：对于RBF核，控制数据在高维空间中的映射。2. 最小二乘支持向量机的不足虽然ELM具有快速训练优势，但其准确性和稳定性对隐藏层的参数十分敏感：参数敏感性：LSSVM的性能对惩罚系数C和核参数γ的选择非常敏感。初始参数选择：随机初始化可能导致模型陷入局部最优解。计算复杂度：在大规模数据集上，计算时间和内存需求较高。3. 多种智能优化算法。

正回声状态网络是一种递归神经网络，主要由三部分组成：输入层：接收外部输入数据。储备池：一个大型、随机连接的隐藏层，负责生成内部状态。输出层：一个线性层，用于将内部状态映射到期望的输出。

正则化极限学习机是基于随机初始化的单隐藏层前馈神经网络，通过在目标函数中加入正则化项来约束模型复杂度。在回归任务中，RELM旨在最小化预测误差和正则化项的组合。2. 极限学习机的不足参数敏感性：RELM的性能对隐藏层神经元数、激活函数和正则化系数的选择非常敏感。权值优化复杂度：尽管引入了正则化，随机初始化权重仍可能影响模型的稳定性，需要进一步优化。3. 多种智能优化算法采用智能优化算法来找到最佳SVM参数，有效提升模型性能。

ELM结构包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。它的主要优点在于隐含层的神经元参数是随机生成的，而对应的输出层权重则是通过线性方程组解得。关键步骤包括：(1) 随机生成隐藏层参数，如权重和偏置。(2) 计算隐藏层输出。(3) 线性求解输出层权重，使得输出误差最小。通过结合智能优化算法，ELM神经网络可以更好地进行参数选择，提高其回归预测能力。这些算法不仅加速了参数收敛，还提升了模型的精确度和在不同数据集上的泛化能力。利用多种优化技术提供的全局搜索能力，能有效地改善ELM的整体性能。

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，利用梯度下降法通过误差反向传播算法来调整权重。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。在回归问题中，BP神经网络通过输入特征向量进行训练，来逼近目标值。多输入：神经网络接受多个特征作为输入。多输出：神经网络输出多个预测值，适用于多维回归问题。将智能优化算法与BP神经网络结合可以有效提升神经网络的回归预测能力，尤其是在多输入多输出的复杂场景下，智能优化算法的引入能改善BP神经网络的局部最优问题和收敛速度，使模型的预测更加精确和稳定。

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，主要用于解决非线性映射问题。它通过一个前向传播和一个反向传播的过程进行训练：（1）前向传播：输入信号经过输入层、隐藏层，直到输出层逐层传递，并得到预测输出。（2）反向传播：计算预测输出与实际输出的误差，然后将误差反向传播，通过调整网络中的权重和偏置，来最小化误差。综合利用智能优化算法优化BP神经网络，可以有效地改善其训练和预测性能，使其更好地应用于复杂的非线性回归预测任务。

CNN-BiLSTM-Adaboost模型通过结合卷积神经网络的特征提取能力、双向LSTM的时序依赖捕捉能力和Adaboost的集成学习优势，能够有效提升数据回归预测的准确性。其主要挑战在于计算复杂度和参数调试的复杂性。

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。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

基于CNN-LSTM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，适用于处理和预测时间序列数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

基于CNN-SVM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据或其他具有时序特征的数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

基于CNN-BiLSTM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

基于CNN-BiGRU的数据回归预测是结合卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

(2) 门控循环单元（GRU）：序列处理：GRU是一种改进的循环神经网络（RNN），能够更好地捕捉长时间依赖关系。基于CNN-GRU的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的混合模型，用于处理时间序列数据或其他具有时序特征的数据。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。通过结合CNN和GRU的优势，该混合模型可以有效地处理具有时序特征的数据，提供高精度的回归预测结果。MATLAB科研小白。

（1）数据预处理：准备好输入数据，并进行必要的预处理（如归一化、数据增强等）。（2）CNN特征提取：① 输入数据通过多个卷积层和池化层，提取到有意义的特征;② 最后通过全连接层将特征进行综合处理，形成一个特征向量。（3）RVM回归预测：① 将CNN输出的特征向量作为RVM的输入。② 通过RVM训练模型，选出最有用的相关向量，构建回归模型。③ 使用训练好的RVM模型进行回归预测，得到最终的预测结果。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，主要由三部分组成：卷积层、池化层和全连接层，其基本型的完整架构展示具体结构如图1所示。图1 卷积神经网络示意图。

本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。总结来说，LSSVM将最小二乘法与支持向量机相结合，通过寻找最优超平面来进行回归预测，其流程包括数据准备、模型选择、模型构建、核函数选择、模型训练和预测步骤。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。RVM（Relevance Vector Machine，相关向量机）是一种用于回归和分类的机器学习算法，与支持向量机（SVM）有些类似，但在某些方面有所不同。总体来说，RVM 通过其稀疏性和贝叶斯框架的优势，在处理小样本数据和提供精确不确定性估计方面表现出色，但在大规模数据集上可能会面临计算复杂度和训练时间的挑战。MATLAB科研小白。

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。在回归问题中，SVM 的目标是找到一个函数，使得预测值与实际值之间的误差最小化，并且保持在一定的容忍度范围内。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。SVM 在回归问题中的优点包括对高维数据的有效处理能力和对异常值的鲁棒性。但在处理大规模数据集时，可能需要耗费较多的计算资源。MATLAB科研小白。

LSTM网络虽然能防止RNN网络的梯度消失或者爆炸情况的出现，但是神经网络训练中，LSTM网络的单向传播结构限制了对时序数据的充分利用。相较于传统的单向LSTM，BiLSTM的双向结构能够有效地提高数据利用率，弥补了传统LSTM在处理时序数据时的局限性。回归预测：通过在训练过程中优化模型参数，Bi-LSTM可以预测时间序列中下一个时间步的数值，或者进行更长期的预测。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。

LSTM神经网络包含输入层、LSTM层(隐含层)和输出层，其神经网络的结构如图2所示。一个简单的循环神经网络结构，其结构包含三部分，分别为输入层、隐藏层和输出层，如图1所示。LSTM层作为神经网络结构的核心，由多个LSTM单元串联而成，如图2所示，每个LSTM单元包含三个关键功能模块：遗忘门、更新门和输出门。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。在数据回归预测中，LSTM通过学习历史数据的模式和趋势来预测未来的数值。

BI-GRU结合了双向和门控机制，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文信息。与传统的RNN相比，GRU在处理长序列时更具优势，因为它采用了门控机制来控制信息的流动。

总结来说，基于GRU的多输入单输出的数据回归预测通过处理多个时间序列输入，利用GRU模型的记忆能力和非线性特性，结合深度学习的训练和优化方法，实现对单一输出变量的预测。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。基于GRU（Gated Recurrent Unit）的数据回归预测通常涉及多输入单输出的情况。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

**适应度计算**：使用BP神经网络对训练数据进行训练，并计算每个个体（即每个神经网络结构）的适应度，通常使用均方误差（MSE）或其他适当的损失函数。- **优化迭代**：根据IAO算法的迭代策略，更新每个个体的位置（即神经网络结构的参数），以寻找更优的适应度值。通过将IAO算法与BP神经网络结合，IAO-BP能够更有效地优化神经网络的参数，提升数据回归预测的准确性和泛化能力。- **编码与解码**：将BP神经网络的权重和偏差参数编码成IAO算法中的个体。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。

1. **最小化多输出的均方误差（MIMO-MSE）**：在多输入多输出的数据回归预测中，选择这种适应度函数可以使得RBF神经网络在训练过程中预测值与实际值的多输出均方误差最小化。5. **优化**：利用IAO算法优化RBF神经网络的参数（如中心点、半径、权重和偏置），以最小化适应度函数的值（即最小化多输出均方误差）。2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化RBF神经网络的参数，以提高多输入多输出数据回归预测的精度和模型的稳定性。优化RBF神经网络数据回归预测(多输入多输出)

1. **最小化均方误差（MSE）**：在回归预测任务中，选择适应度函数旨在使得DELM模型在训练过程中预测结果与实际值之间的均方误差最小化。5. **优化**：利用IAO算法优化DELM模型的参数，例如调整LSTM的参数、学习率等，以最小化适应度函数的值（即最小化均方误差）。2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化DELM模型的参数，以提高回归预测的准确性和模型的稳定性。4. **计算适应度**：根据选择的适应度函数（如均方误差），计算模型预测结果与实际值之间的误差。

1. **最小化均方误差（MSE）**：在数据回归预测中，选择这种适应度函数旨在使得支持向量机（SVM）在训练过程中预测结果与实际值之间的均方误差最小化。5. **优化**：利用IAO算法优化支持向量机的参数（如核函数参数、惩罚参数等），以最小化适应度函数的值（即最小化均方误差）。2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化支持向量机的参数，以提高数据回归预测的精度和模型的稳定性。1. **初始化**：初始化支持向量机的核函数、惩罚参数、优化参数等，以及IAO算法的优化参数。

1. **最小化均方误差（MSE）**：在数据回归预测中，选择这种适应度函数会使得RBF神经网络在训练过程中预测值与实际值之间的均方误差最小化。5. **优化**：利用IAO算法优化RBF神经网络的参数（如中心点、半径、权重和偏置），以最小化适应度函数的值（即最小化均方误差）。2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化RBF神经网络的参数，以提高回归预测的精度和模型的稳定性。1. **初始化**：初始化RBF神经网络的中心点、半径、权重参数和偏置项，以及IAO算法的优化参数。

1. **均方误差最小化**：选择这种适应度函数时，优化过程会使得BP神经网络在数据回归预测中的均方误差最小化。2. **最小化预测误差**：适应度函数旨在使得IAO-BP在回归预测过程中的误差最小化，以提高预测的准确性和可靠性。5. **优化**：使用IAO算法对BP神经网络的参数（如权重和偏置）进行优化，以最小化适应度函数的值。3. **BP神经网络训练**：使用当前的BP神经网络参数对数据进行训练，得到一个初步的回归预测模型。8. **预测**：使用优化后的BP神经网络模型进行数据回归预测。

如果你希望进行数据时序预测（单输入输出）任务，可能更适合使用其他方法，如时间序列预测的专门算法（如ARIMA、LSTM等），这些方法更适合处理具有时序特征的数据。可以选择合适的SVM内核函数（如线性核、多项式核或高斯核）来提高模型的表示能力。可以使用各种特征工程方法，例如统计特征（平均值、标准差等）、滑动窗口特征、傅里叶变换等，将原始数据转换为一组特征。5. 模型预测：使用训练好的SVM模型对测试集进行预测。通常将较早的数据作为训练集，较新的数据作为测试集。💡3.基于模态分解的信号去噪算法（基础版）💡。

基于相关向量机（RVM）进行数据时序预测的步骤如下：1. 数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和对应的目标值，按照时间顺序排列。2. 特征提取：将时间序列数据转换为适合RVM算法的特征表示。可以使用各种特征工程方法，例如统计特征（平均值、标准差等）、滑动窗口特征、傅里叶变换等，将原始数据转换为一组特征。3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常将较早的数据作为训练集，较新的数据作为测试集。4. 模型训练：使用RVM算法对训练集进行训练。

基于回归分析的时序预测是一种常见的方法，用于预测时间序列数据中的未来值。在单输入输出的情况下，我们可以使用历史观测值作为自变量来建立回归模型，然后使用该模型对未来观测值进行预测。以下是一种基于回归分析的时序预测方法的一般步骤：1. 数据准备：收集和整理时间序列数据，包括观测值和时间点。2. 特征提取：根据时间序列数据，提取自变量特征，可以包括滞后观测值、移动平均、趋势特征等。3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余数据作为测试集用于评估模型性能。

基于麻雀算法优化BP神经网络的数据回归预测是一种将麻雀算法与BP神经网络相结合的方法，用于进行数据回归预测任务。

基于随机森林（Random Forest）算法的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，广泛应用于回归问题中。随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树的预测结果来进行回归预测。以下是基于随机森林算法的数据回归预测的一般步骤：1. 数据准备：首先，需要对原始数据进行预处理和标准化，确保数据具有一定的可比性和统一的尺度。2. 构建随机森林：随机森林由多颗决策树组成，每颗决策树都是通过对数据集进行随机采样和特征子集选择构建的。

基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）优化BP神经网络（PSO-BP）的数据回归预测是一种经典的组合优化方法，用于提高BP神经网络的性能和收敛速度。

基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）的数据回归预测是一种适用于时间序列数据的机器学习方法，特别擅长处理长期依赖性和序列建模问题。

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的数据回归预测是一种强大的机器学习方法，特别适用于处理图像和时序数据等具有局部相关性的数据。