时间序列数据集的输入变量为7个特征,输出变量为单特征,训练集与测试集的划分为90%和10%,用CNN预测,在matlab中实现
时间: 2024-01-22 09:19:20 浏览: 19
首先,我们需要准备好数据集,并将其划分为训练集和测试集。假设我们已经有了一个名为data的时间序列数据集,其中有7个输入特征和1个输出特征,我们可以使用以下代码将其划分为训练集和测试集:
```
% load data
load data.mat
% split data into train and test sets
n = size(data, 1);
train_ratio = 0.9;
train_size = floor(train_ratio * n);
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);
```
接下来,我们可以定义CNN模型。CNN模型通常由卷积层、池化层和全连接层构成。在这里,我们使用3个卷积层和1个全连接层。为了将神经网络输出映射到输出变量的范围内,我们还需要添加一个激活函数。在这里,我们使用ReLU激活函数。
```
% define CNN model
layers = [
sequenceInputLayer(7)
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer()
];
```
接下来,我们可以使用训练集训练CNN模型。在这里,我们使用adam优化器和平均绝对误差(MAE)损失函数。
```
% train CNN model
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'ValidationData', {test_data(:,1:7), test_data(:,8)}, ...
'ValidationFrequency', 5, ...
'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(train_data(:,1:7), train_data(:,8), layers, options);
```
最后,我们可以使用测试集评估CNN模型的性能。在这里,我们计算测试集上的平均绝对误差(MAE)。
```
% evaluate CNN model
y_pred = predict(net, test_data(:,1:7));
mae = mean(abs(y_pred - test_data(:,8)));
fprintf('MAE on test set: %.4f\n', mae);
```
完整代码如下:
```
% load data
load data.mat
% split data into train and test sets
n = size(data, 1);
train_ratio = 0.9;
train_size = floor(train_ratio * n);
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);
% define CNN model
layers = [
sequenceInputLayer(7)
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer()
];
% train CNN model
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'ValidationData', {test_data(:,1:7), test_data(:,8)}, ...
'ValidationFrequency', 5, ...
'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(train_data(:,1:7), train_data(:,8), layers, options);
% evaluate CNN model
y_pred = predict(net, test_data(:,1:7));
mae = mean(abs(y_pred - test_data(:,8)));
fprintf('MAE on test set: %.4f\n', mae);
```
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