clc;clear;close all
% https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/109554411
% 创建数据
[data,text] = xlsread('yangzheng', '数据', 'B2:IV51');
input=data(:,2:255)'; %载入输入数据
output=data(:,1)'; %载入输出数据
m=10;
n=40;
train_x=input(:,1:n);
train_y=output(:,1:n);
test_x=input(:,n+1:end);
test_y=output(:,n+1:end);
method=@mapminmax;
% method=@mapstd;
[train_x,train_ps]=method(train_x);
test_x=method('apply',test_x,train_ps);
[train_y,output_ps]=method(train_y);
test_y=method('apply',test_y,output_ps);
trainD=reshape(train_x,[254,1,1,n]);%训练集输入
testD=reshape(test_x,[254,1,1,m]);%测试集输入
targetD = train_y;%训练集输出
targetD_test = test_y;%测试集输出
% 输入254*1经过池化降维127*1、输出1
% 128 = （127+1）*1
layers = [
% 输入层，要正确输入图片的height, width 和 number of channels of the images
% 输入254*1的1维数据
imageInputLayer([254 1 1]) %输入层参数设置 254
% batchNormalizationLayer(); % 批量归一化
% 16个3*1大小的卷积核、填补方式用0
% 16个254*1
convolution2dLayer([3,1],16,'Padding','same')
reluLayer%relu激活函数
% 2*1最大池化、步长2
% 16个127*1
maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',2)% 2x1 kernel stride=2
% 其他个数也可以，只是前人实验出来觉得此处为1024比较合适
fullyConnectedLayer(1024) % 全连接层神经元
reluLayer%relu激活函数
fullyConnectedLayer(1024)
fullyConnectedLayer(1) % 输出层神经元 1
regressionLayer];%添加回归层，用于计算损失值
% 设置迭代次数 batchsize 学习率
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',20, ...
'MiniBatchSize',16, ...
'InitialLearnRate',0.005, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Verbose',false,...
'Plots','training-progress',...
'ValidationData',{testD,targetD_test'});
% 输入数据都是最后一维为样本数，偏偏输出要第一维为样本数，所以targetD和targetD_test都取了转置
% 训练
net = trainNetwork(trainD,targetD',layers,options);
% 预测
YPredict = predict(net,testD);
% 结果
YPredict=double(YPredict');%输出是n*1的single型数据，要转换为1*n的double是数据形式
% 反归一化
predict_value=method('reverse',YPredict,output_ps);predict_value=double(predict_value);
true_value=method('reverse',targetD_test,output_ps);true_value=double(true_value);
figure
plot(true_value,'-*','linewidth',3)
hold on
plot(predict_value,'-s','linewidth',3)
legend('实际值','预测值')
grid on
rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2));
disp(['根均方差(RMSE)：',num2str(rmse)])
mae=mean(abs(true_value-predict_value));
disp(['平均绝对误差（MAE）：',num2str(mae)])
mape=mean(abs((true_value-predict_value)./true_value));
disp(['平均相对百分误差（MAPE）：',num2str(mape*100),'%'])
% 错误如下：
% 错误使用 nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments (line 253)
% 'Padding' 的值无效。它必须满足函数: iIsNaturalNumberScalarOrRowVectorOfTwo。
%
% 出错 convolution2dLayer (line 73)
% args = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments(varargin{:});
%
% 出错 CNNi784o1 (line 34)
% convolution2dLayer([3,1],16,'Padding','same')%卷积层的核大小[3 1],因为我们的输入是[254 1],是一维的数
% 据，所以卷积核第二个参数为1就行了，这样就是1d卷积
% 解决错误
% Matlab版本问题（Matlab2018及以上版本）
