基于CNN-SVR的多输入单输出组合回归预测模型 python代码

特征提取与非线性建模： CNN-SVR的核心思想是使用卷积神经网络来提取数据中的重要特征。

CNN具有强大的特征提取能力，能够自动学习数据中的非线性特征。

支持向量回归（SVR）： 特征被提取，CNN-SVR将这些特征提供给支持向量回归模型。

SVR是一种非线性回归方法，它可以捕捉特征与目标之间的复杂非线性关系。

性能评估： 计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R2（R-squared）和平均绝对百分比误差（MAPE）等性能指标。

可视化： 提供了各种图表，包括真实值与预测值的折线图、散点图、拟合线图、残差分布直方图，以及模型收敛速度曲线。

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