✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
回归预测作为数据驱动建模的核心任务，广泛应用于工业过程参数预测、环境监测、经济指标分析等领域。单一回归模型在复杂场景中存在固有局限：支持向量机（SVM）虽在小样本、非线性回归中表现优异，但对核函数参数与惩罚因子敏感，易因参数选择不当导致泛化能力下降；反向传播神经网络（BP）具备强大的非线性拟合能力，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优及过拟合风险；随机森林（RF）通过集成多棵决策树提升了稳定性，却在处理高维非线性映射时精度不及 SVM 与 BP。
Stacking 集成学习通过 “基学习器特征提取 + 元学习器决策融合” 的双层架构，可充分发挥不同模型的互补优势，规避单一模型的缺陷。本研究选取 SVM 与 BP 作为基学习器（分别捕捉数据的非线性边界与复杂内在映射），RF 作为元学习器（整合基学习器输出以优化最终预测结果），构建 Stacking-SVM-BP-RF 回归预测模型，旨在提升复杂数据场景下回归预测的精度、稳定性与泛化能力，为实际工程中的预测问题提供更可靠的解决方案。
2 Stacking 集成回归预测模型架构设计
2.1 模型整体框架
Stacking 集成模型采用双层嵌套结构，核心逻辑为 “基学习器生成元特征 + 元学习器融合预测”，具体架构如下：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]束诗雨.基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用[D].东华大学,2015.
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
