matlab-CNN卷积神经网络回归

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2); %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 7, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 7, 1, 1, N)); t_train = double(T_train)'; t_test = double(T_test )'; %% 构造网络结构 layers = [ imageInputLayer([7, 1, 1]) % 输入层 输入数据规模[7, 1, 1] convolution2dLayer([3, 1], 16) % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图 batchNormalizationLayer % 批归一化层 reluLayer % Relu激活层 convolution2dLayer([3, 1], 32) % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图 batchNormalizationLayer % 批归一化层 reluLayer % Relu激活层 dropoutLayer(0.2) % Dropout层 fullyConnectedLayer(1) % 全连接层 regressionLayer]; % 回归层 %% 参数设置 options = trainingOptions('sgdm', ... % SGDM 梯度下降算法 'MiniBatchSize', 30, ... % 批大小,每次训练样本个数30 'MaxEpochs', 800, ... % 最大训练次数 800 'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率为0.01 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.5, ... % 学习率下降因子 'LearnRateDropPeriod', 400, ... % 经过400次训练后 学习率为 0.01 * 0.5 'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集 'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线 'Verbose', false); %% 训练模型 [net,traininfo] = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options); %% 模型预测 T_sim1 = predict(net, p_train); T_sim2 = predict(net, p_test ); %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N); %% 绘制网络分析图 analyzeNetwork(layers) %% 绘图 linear_fit = polyfit(T_train',T_sim1,1); x_space = linspace(20,50); y_fit = polyval(linear_fit,x_space); y_space = x_space; dlm = fitlm(T_train',T_sim1,'Intercept',false); figure() hold on scatter(T_train,T_sim1) plot(x_space,y_fit) plot(x_space,y_space,'k--') hold off title('Network test set predictions') xlabel('True Y value') ylabel('Predicted Y value') axis([20 50 20 50]) %% figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]}; title(string) xlim([1, N]) grid %% 相关指标计算 % R2 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2')^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) % MAE mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ; mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ; disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)]) disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)]) % MBE mbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ; mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ; disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)]) plot(traininfo.TrainingRMSE);%%画出训练的loss plot(traininfo.TrainingLoss);%%画出训练的loss