Matlab实现多变量回归预测：POA-CNN-SVM优化算法

资源摘要信息:"Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测" 标题中提到的"POA-CNN-SVM"是一种结合了鹈鹕优化算法（POA）、卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的多变量回归预测模型。这个模型的目的是通过鹈鹕算法来优化CNN和SVM的参数，从而提升模型在处理多变量回归预测任务时的性能。Matlab作为一种高级数值计算和仿真软件，被广泛用于实现各种算法模型。 描述部分详细说明了这个资源的几个关键点： 1. 资源是一个可以直接运行在Matlab上的程序，它包含了评价指标R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差），这些都是评估回归模型性能的重要指标。代码的质量非常高，且易于学习和修改。 2. 鹈鹕算法（POA）被用来优化卷积神经网络的关键参数，例如批处理大小、学习率和正则化系数，从而减少人工参数选择的盲目性并提高预测精度。 3. 该资源中的主程序文件是"main.m"，而其他文件则是作为函数文件存在。用户可以替换"data"文件夹中的Excel数据来直接进行多输入单输出的数据回归预测。 4. 代码的一个重要特点是参数化编程，意味着用户可以轻松地更改参数以适应不同的预测任务，同时代码编写思路清晰，并具有详细的注释，这对于初学者尤其友好。 5. 这个资源适合在计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业以及毕业设计中使用。 6. 作者是一位在大厂工作的资深算法工程师，拥有8年以上的Matlab、Python算法仿真经验，并擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域的算法仿真实验。 从标签来看，该资源主要涉及的IT知识点包括Matlab编程、卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）以及鹈鹕优化算法（POA）。这些技术在数据科学和机器学习领域是基础且非常重要的。 文件名称列表中的"回归预测 _ Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测-CSDN博客.pdf"可能是一份详细描述如何使用该资源进行回归预测的文档，而"完整代码和数据.txt"则可能是包含完整代码和所需数据的信息，这有助于用户在没有访问其他数据集或额外资源的情况下，理解和运用这个模型。 总体来说，这个资源是一个完整的学习和应用案例，涵盖了从算法设计、编程实现到数据分析的全流程，非常适合学习和应用高级的机器学习技术和算法优化策略。