创新首发LEA-CNN回归预测（首次发布LEA优化CNN网络，创新，先用先发，可做对比算法）（Matlab代码实现）

内容概要：本文介绍了基于LEA（可能指某种新型优化算法）优化卷积神经网络（CNN）的回归预测模型，首次提出LEA-CNN架构，并以Matlab代码形式实现。该方法聚焦于提升CNN在回归任务中的性能，通过LEA算法优化网络参数或结构，具有较强的创新性，适用于各类预测场景。文档强调该资源可用于与其他算法进行对比实验，突出其在智能优化与深度学习融合方向的应用价值。此外，文中还附带多个相关科研领域的Matlab代码资源链接，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个方向。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工程应用的研发人员、高校研究生及以上学历者；尤其适合关注智能优化算法与【创新首发】LEA-CNN回归预测（首次发布LEA优化CNN网络，创新，先用先发，可做对比算法）（Matlab代码实现）神经网络结合的研究者。; 使用场景及目标：①研究LEA优化算法在CNN中的应用机制；②开展回归预测任务（如负荷预测、能源消耗预测等）的模型构建与性能优化；③作为新算法与其他主流优化算法（如GWO、WOA、PSO等）进行对比实验的基础工具；④推动深度学习模型在工业与科研领域的可复现性与创新性研究。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码深入理解LEA-CNN的实现细节，重点关注优化算法与CNN的耦合方式，并尝试在不同数据集上验证模型效果，同时可利用文中提供的其他资源拓展研究广度。