Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测（含完整的程序，GUI设计和代码...

内容概要：本文详细介绍了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的多输入单输出（MISO）回归预测模型。首先，通过麻雀算法优化CNN的超参数，提高其在特征提取上的性能；然后，将优化后的CNN特征输入到SVM回归模型中，实现精确的回归预测。整个项目包括数据预处理、模型构建、训练优化、效果评估和GUI设计等步骤。项目还包括详细的代码示例和模型效果预测图。 适合人群：具备一定MATLAB和深度学习基础的研发人员，尤其是从事多输入单输出回归任务的研究者和工程师。 使用场景及目标：适用于金融预测、气象预测、工业过程控制、医学预测等领域，旨在提高多输入单输出回归预测的精度和效率。 其他说明：该项目不仅提供完整的代码实现和详细的文档，还包含GUI界面设计，便于用户的操作和模型调参。此外，项目还讨论了模型的可扩展性和未来改进方向，如时间序列预测、多任务学习、迁移学习等。