cnn序列回归代码,并画出回归图
时间: 2024-05-10 07:17:43 浏览: 16
以下是一个简单的CNN序列回归的代码示例,使用Keras库实现:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些示例数据
x = np.linspace(0, 10*np.pi, 500)
y = np.sin(x)
# 将数据转换为输入序列
window_size = 10
X = []
Y = []
for i in range(len(y) - window_size):
X.append(y[i:i+window_size])
Y.append(y[i+window_size])
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, window_size, 1), Y_train, epochs=50, batch_size=16)
# 测试模型
Y_pred = model.predict(X_test.reshape(-1, window_size, 1))
# 画出回归图
plt.plot(Y_test, label='True')
plt.plot(Y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
其中,我们首先生成了一个正弦波的示例数据,并将其转换为输入序列。接着,我们使用Conv1D、MaxPooling1D和Dense层构建了一个简单的CNN模型,用于对输入序列进行回归。最后,我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并使用matplotlib库画出了回归图。
注意,这里我们使用了窗口大小为10的滑动窗口,将输入序列切分为多个长度为10的子序列,并使用这些子序列进行训练和预测。在实际应用中,窗口大小的选择要依据具体问题而定。
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