一维卷积神经网络回归预测matlab代码

一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network, CNN）在回归预测中常用于序列数据，如时间序列分析或文本特征提取。在MATLAB中，你可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来进行这样的建模。以下是一个简单的例子，展示如何创建一个1D CNN进行回归预测：

% 导入所需的库
import deepLearning.*
from dlarray import dlarray

% 假设我们有训练数据 X_train (输入) 和 y_train (目标)
X_train = ...; % 输入数据，通常是dlarray格式
y_train = ...; % 目标变量

% 创建CNN模型结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize) % inputSize是你序列的长度
    convolution1dLayer(kernelSize, 'Padding', 'same') % kernelSize是卷积核大小
    reluLayer % 使用ReLU激活函数
    fullyConnectedLayer(numClasses) % numClasses是你的回归输出节点数
    regressionLayer % 因为是回归任务
];

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', 'LossFunction','meanSquaredError', 'MaxEpochs',numEpochs, 'MiniBatchSize',batchSize);
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);

% 对测试数据做预测
X_test = ...; % 测试输入数据
y_pred = predict(net, X_test);

% 可视化结果
plot(y_train, y_pred, 'o');
xlabel('实际值');
ylabel('预测值');