cnn卷积神经网络预测matlab代码

以下是一个简单的CNN卷积神经网络的Matlab代码示例，用于预测数字图像的分类：

% 加载训练好的神经网络模型
load('trained_model.mat');

% 加载测试图像
test_image = imread('test_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
test_image_gray = rgb2gray(test_image);

% 调整图像大小为神经网络模型所需的输入大小
test_image_resized = imresize(test_image_gray, [28,28]);

% 将图像转换为单列向量
test_image_vector = test_image_resized(:);

% 对图像进行预测分类
predicted_label = classify(trained_model, test_image_vector);

% 显示预测结果
disp(['Predicted label: ' char(predicted_label)]);

请注意，此示例代码仅适用于具有单个输出类别的CNN模型。对于具有多个输出类别的模型，需要相应地调整代码。

相关问题

cnn卷积神经网络负荷预测matlab代码

CNN卷积神经网络在负荷预测领域被广泛应用，利用其优秀的特征提取和模式识别能力，可以更准确地预测负荷的变化趋势。下面是一个简单的CNN负荷预测的MatLab代码示例：

% 数据预处理
load('load_data.mat'); % 载入负荷数据集
inputSize = 24; % 输入特征数量
numClasses = 1; % 输出负荷值
layers = [ ...
    imageInputLayer([inputSize 1 1])
    convolution2dLayer([3 1], 16)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1], 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用训练好的模型进行负荷预测
YTestPredicted = predict(net, XTest);

% 展示预测结果
figure
plot(YTest)
hold on
plot(YTestPredicted)
xlabel("时间")
ylabel("负荷值")
legend("真实负荷", "预测负荷")
title('负荷预测结果')

以上MatLab代码示例中，首先载入负荷数据集并进行预处理，然后构建CNN模型的层次结构和训练选项。接着通过训练数据集对CNN模型进行训练，最后使用训练好的模型对测试数据集进行负荷预测，并将结果可视化展示。通过这个示例，我们可以更深入地了解如何利用CNN卷秧神经网络进行负荷预测，并可以进一步优化和调整模型，以获得更准确的预测结果。

cnn卷积神经网络回归预测matlab代码

以下是一个简单的CNN回归预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load house_dataset;

% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(houses,1),round(0.8*size(houses,1)));
trainData = houses(idx,:);
testData = houses(setdiff(1:size(houses,1),idx),:);

% 创建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([13 1 1])

    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer

    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',{testData(:,1:12)',testData(:,13)'}, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData(:,1:12)',trainData(:,13)',layers,options);

% 测试模型
YPred = predict(net,testData(:,1:12)')';

% 计算均方误差
mse = mean((YPred - testData(:,13)').^2);
disp(['Mean Squared Error: ', num2str(mse)]);

这个代码使用了一个简单的CNN模型来预测在房屋数据集中的房价。该模型包含了两个卷积层和两个全连接层，使用了ReLU激活函数和Adam优化器。训练选项包括50轮迭代和64个样本的小批量大小。在训练过程中，模型使用了80%的数据进行训练，并使用20%的数据进行验证。最后，代码计算了模型在测试数据集上的均方误差。