Bayes-CNN 贝叶斯优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（Matlab）
摘要：本文基于 Bayes-CNN（贝叶斯优化卷积神经网络）方法，针对多输入单输出回归预测问题展
开研究。通过对特征的提取和参数的优化，实现了对 6 个特征到 1 个变量的精确预测。在实验过程中
，我们使用了 Matlab 编程语言，并通过命令窗口输出了 MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD 和 MAPE
等指标，这些指标可以量化模型的预测性能。
引言：随着数据科学和人工智能的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像处理、自然语言处理和模
式识别等领域取得了显著的成果。然而，传统的 CNN 方法在多输入单输出回归预测任务上存在一些问
题，如参数选择的难题和优化算法的效率低下。为了解决这些问题，本文提出了一种 Bayes-CNN 方
法，结合贝叶斯优化算法来优化 CNN 参数，以及实现对多输入单输出回归预测任务的高精度预测。
1. 命令窗口输出 MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD 和 MAPE
在 Bayes-CNN 方法中，我们首先通过命令窗口输出多个评价指标，以便对模型的预测性能进行量化
评估。其中，MAE（Mean Absolute Error）、MSE（Mean Squared Error）、RMSEP（Root
Mean Square Error of Prediction）、R^2（Coefficient of Determination）、RPD
（Residual Predictive Deviance）和 MAPE（Mean Absolute Percentage Error）等指
标是常用的评价指标。通过输出这些指标，我们可以了解模型在预测任务中的误差情况和准确性，从
而对模型进行优化和改进。
2. 贝叶斯优化算法优化参数为学习率、批处理样本大小和正则化参数
为了进一步提高 Bayes-CNN 模型的性能，我们采用贝叶斯优化算法来优化模型的参数。在本文中，
我们选择了学习率、批处理样本大小和正则化参数作为需要优化的参数。
学习率（Learning Rate）是指模型在进行参数更新时的步长，它能够影响模型的收敛速度和稳定
性。批处理样本大小（Batch Size）指的是每次迭代更新时所使用的样本数量，它可以影响模型的
训练速度和泛化能力。正则化参数（Regularization Parameter）用于控制模型的复杂度和过拟
合程度，它能够防止模型在训练过程中过度拟合训练数据。
通过贝叶斯优化算法，我们可以在给定的参数搜索空间中，自动地找到最优的参数组合，从而提高模
型的性能。贝叶斯优化算法通过不断地探索和利用参数空间中的样本点，逐步地寻找最优解。在本文
中，我们使用了 Matlab 中的贝叶斯优化函数来实现对学习率、批处理样本大小和正则化参数的优化
。
3. 输入 6 个特征，输出 1 个变量
