【免费】基于卷积神经网络(CNN)数据回归预测，MATLAB代码评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量

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卷积神经网络（CNN）是一种在深度学习领域广泛使用的模型，尤其在图像处理和计算机视觉任务中表现出色。然而，它的应用并不仅限于此，它也可以用于非图像数据的回归预测问题。本项目中，我们将探讨如何利用MATLAB实现一个基于CNN的数据回归预测模型，并介绍与之相关的评价指标。 MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，提供了丰富的工具箱，如Deep Learning Toolbox，支持构建和训练CNN模型。在这个项目中，我们看到几个关键的MATLAB脚本文件： 1. **PSO.m** - 这可能是粒子群优化算法的实现，一种全局优化方法，常用于调整神经网络的参数，如权重和偏置，以提高模型性能。 2. **main.m** - 主程序文件，它可能包含了整个CNN模型的构建、训练、验证和测试流程，同时调用了其他辅助函数。 3. **initialization.m** - 可能是初始化函数，负责设置网络结构、超参数以及随机种子等，确保实验的可重复性。 4. **fical.m** - 这个函数可能涉及损失函数或性能评估，例如定义了交叉熵损失或其他自定义损失函数。 5. **data.xlsx** - 数据集文件，包含了输入特征和对应的标签。在回归任务中，数据通常以数值形式表示，可以是时间序列数据、物理测量值等。回归预测任务的目标是通过模型学习输入特征与输出标签之间的关系，以便对未知输入进行预测。CNN在此任务中的应用可能包括处理连续的多维数据，如时间序列或者高维传感器数据。评价指标在模型训练和选择过程中至关重要。以下是描述中提到的一些常用评价指标： 1. **R2（决定系数）**：表示模型预测值与实际值之间的相关程度，范围在0到1之间，1表示完美拟合，0表示模型预测与实际无关。 2. **MAE（平均绝对误差）**：衡量模型预测误差的平均绝对值，越小表示模型性能越好。 3. **MSE（均方误差）**：是每个样本误差平方的平均值，也是MAE的平方形式，同样越小代表模型性能越好。 4. **RMSE（均方根误差）**：MSE的平方根，单位与目标变量相同，便于直观比较不同尺度的误差。 5. **MAPE（平均绝对百分比误差）**：以预测值与实际值差值的绝对百分比来衡量误差，适用于目标变量为正数的情况。在实际应用中，我们不仅要关注模型的预测能力，还需要考虑模型的泛化能力和训练效率。MATLAB中的CNN模型可以通过调整网络架构（层数、滤波器大小等）、激活函数、优化器（如PSO在此场景中）和学习率策略来平衡这些方面。此外，为了防止过拟合，可以采用正则化技术（如L1或L2正则化）或dropout策略。这个项目提供了一个使用MATLAB和CNN进行数据回归预测的实例，结合多种评价指标，有助于学习者理解如何在实际问题中应用深度学习技术，并优化模型性能。通过研究这些脚本，我们可以深入理解CNN在回归任务中的工作原理，以及如何在MATLAB环境中进行模型开发和评估。

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8.12 CNN -2.zip （5个子文件）

fical.m 359B

initialization.m 427B

main.m 1KB

PSO.m 2KB

data.xlsx 36KB

function [gbest,g,Convergence_curve]=PSO(N,T,lb,ub,dim,fobj) %% 定义粒子群算法参数 % N 种群 T 迭代次数 %% 随机初始化种群 D=dim; %粒子维数 c1=1.5; %学习因子1 c2=1.5; %学习因子2 w=0.8; %惯性权重 Xmax=ub; %位置最大值 Xmin=lb; %位置最小值 Vmax=ub; %速度最大值 Vmin=lb; %速度最小值 %% %%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体（限定位置和速度）%%%%%%%%%%%%%%%% x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin; v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin; %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%% p=x; pbest=ones(N,1); for i=1:N pbest(i)=fobj(x(i,:)); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%% g=ones(1,D); gbest=inf; for i=1:N if(pbest(i)<gbest) g=p(i,:); gbest=pbest(i); end end %%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%% for i=1:T i for j=1:N %%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%% if (fobj(x(j,:))) <pbest(j) p(j,:)=x(j,:); pbest(j)=fobj(x(j,:)); end %%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%% if(pbest(j)<gbest) g=p(j,:); gbest=pbest(j); end %%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))... +c2*rand*(g-x(j,:)); x(j,:)=x(j,:)+v(j,:); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if length(Vmax)==1 for ii=1:D if (v(j,ii)>Vmax) | (v(j,ii)< Vmin) v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin; end if (x(j,ii)>Xmax) | (x(j,ii)< Xmin) x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin; end end else for ii=1:D if (v(j,ii)>Vmax(ii)) | (v(j,ii)< Vmin(ii)) v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii); end if (x(j,ii)>Xmax(ii)) | (x(j,ii)< Xmin(ii)) x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii); end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%记录历代全局最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Convergence_curve(i)=gbest;%记录训练集的适应度值 end

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