MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于MATLAB的多输入多输出神经网络代码数据集

鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本程序针对多输入多输出的耦合网络，设计了PID神经元网络，达到了很好的控制效果。

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。

传统直流变换器具有体积大、功率密度低和转换效率低等缺陷，为了克服这些缺陷本文提出了一种隔离双向反激直流变换器型多输入逆变电源，并详细论述了其电路拓扑、控制策略、稳态原理特性、主要电路参数设计。该多输入逆变电源拓扑是由串联同时供电隔离双向反激多输入直流变换器和极性反转桥两部分构成，采用主从功率分配SPWM控制策略。设计并研制的500 W 80VDC/220 V 50 Hz AC隔离双向反激直流变换器型多输入逆变电源，具有电路拓扑简洁、变换效率高、输出波形质量高、负载短路时可靠性高等优点。