回归预测! 手把手实现MATLAB的CNN 卷积神经网络回归

基于MATLAB的深度学习工具箱（推荐2018b以上），实现CNN回归。网上的例子比较少，这里简单的说一下传统的多输入单输出怎么做。手把手的教（PS:MATLAB自带一个回归教程，竟然还是有学生不知道对照着写）

MathWorks MATLAB R2024b MacOS Apple Silicon/Inter 中文正式免费版

• 类型：商业效率
• 大小：18.0GB
• 语言：简体中文
• 时间：2024-09-13

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1、首先加载数据与数据集划分

clc;clear;close allload datan=700;train_x=input(:,1:n);train_y=output(:,1:n);test_x=input(:,n+1:end);test_y=output(:,n+1:end);

我的输入数据是m*n形式的，m代表有多少个输入特征（如下训练集集数据特征是209个），n是有多少个样本（如下训练集数据样本是700个），输出数据是1*n，1代表输出是单输出。划分后如下

2、数据归一化（或者标准化，看哪个效果好）

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);

程序里用的是mapminmax，就是极大极小值归一化，

3、数据的一个转换，转换成MATLAB的CNN的输入数据形式，是4-D形式的，最后一维就是样本数

trainD=reshape(train_x,[209,1,1,700]);%训练集输入testD=reshape(test_x,[209,1,1,311]);%测试集输入targetD = train_y;%训练集输出targetD_test  = test_y;%测试集输出

转换后训练集输入的size是209*1*1*700，输出的size是1*700

4、CNN模型建立

layers = [    imageInputLayer([209 1 1]) %输入层参数设置    convolution2dLayer([3,1],16,'Padding','same')%卷积层的核大小[3 1],因为我们的输入是[209 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%、数量，填充方式    reluLayer%relu激活函数    maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',2)% 2x1 kernel stride=2    fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元    reluLayer%relu激活函数    fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元    fullyConnectedLayer(1) % 输出层神经元    regressionLayer];%添加回归层，用于计算损失值 

5、模型训练与测试

% 设置迭代次数 batchsize 学习率啥的options = trainingOptions('adam', ...    'MaxEpochs',20, ...    'MiniBatchSize',16, ...    'InitialLearnRate',0.005, ...    'GradientThreshold',1, ...    'Verbose',false,...    'Plots','training-progress',...    'ValidationData',{testD,targetD_test'});%这里要吐槽一下，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YPred = predict(net,testD);% 结果YPred=double(YPred');%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',YPred,output_ps);predict_value=double(predict_value);true_value=method('reverse',targetD_test,output_ps);true_value=double(true_value);

如果options里面没有ValidationData那一句，就看不到验证集（比较懒，没有换分验证集，用的测试集代替）的loss变化，就不方便判断模型有没有过拟合。

6、最后是模型评价

 figureplot(true_value,'-*','linewidth',3)hold onplot(predict_value,'-s','linewidth',3)legend('实际值','预测值')grid onrmse=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),'%'])

根均方差(RMSE)：9.3368e-05平均绝对误差（MAE）：6.9173e-05平均相对百分误差（MAPE）：0.0069244%