CNN回归预测 matlab代码
时间: 2023-09-28 19:04:16 浏览: 74
以下是一个简单的CNN回归预测的MATLAB代码示例:
```
% 加载数据
load('data.mat');
% 划分训练集和测试集
train_idx = 1:800;
test_idx = 801:1000;
X_train = X(train_idx,:);
y_train = y(train_idx);
X_test = X(test_idx,:);
y_test = y(test_idx);
% 创建CNN模型
layers = [
imageInputLayer([1 10 1])
convolution2dLayer([1 3], 16)
reluLayer()
maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2])
convolution2dLayer([1 3], 32)
reluLayer()
maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2])
convolution2dLayer([1 3], 64)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer()];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 16, ...
'ValidationData', {X_test, y_test}, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);
% 在测试集上进行预测
y_pred = predict(net, X_test);
% 计算均方误差
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
disp(['MSE: ', num2str(mse)]);
```
该代码中使用了一个简单的CNN模型,包含卷积层、池化层和全连接层。训练时使用了Adam优化器,50个epoch,每个batch大小为16。在测试集上进行预测并计算了均方误差。请注意,该代码仅供参考,具体的模型结构和参数需要根据数据集进行调整。