用matlab写cnn预测碳价格的代码,该代码里要有rsme,mape,mae等评价指标,还要有拟合效果图。
时间: 2024-04-09 10:32:52 浏览: 17
当然可以!下面是一个使用MATLAB编写CNN预测碳价格的代码示例,其中包括RSME、MAPE、MAE等评价指标以及拟合效果图。
```matlab
% 导入数据
data = load('carbon_price_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;
% 数据预处理
[X, mu, sigma] = featureNormalize(X);
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
[train_X, train_y, test_X, test_y] = splitData(X, y, train_ratio);
% 构建CNN模型
layers = [
imageInputLayer([1 1 size(X, 2)])
convolution2dLayer(1, 16, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(32)
reluLayer
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer
];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', {test_X, test_y}, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(train_X, train_y, layers, options);
% 在测试集上进行预测
y_pred = predict(net, test_X);
% 反归一化
y_pred = y_pred .* sigma + mu;
test_y = test_y .* sigma + mu;
% 计算评价指标
rsme = sqrt(mean((y_pred - test_y).^2));
mape = mean(abs((y_pred - test_y)./test_y)) * 100;
mae = mean(abs(y_pred - test_y));
% 绘制拟合效果图
figure;
plot(test_y, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(y_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('样本序号');
ylabel('碳价格');
title('碳价格预测结果');
% 数据归一化函数
function [X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X)
mu = mean(X);
sigma = std(X);
X_norm = (X - mu) ./ sigma;
end
% 划分训练集和测试集函数
function [train_X, train_y, test_X, test_y] = splitData(X, y, train_ratio)
m = size(X, 1);
train_size = round(m * train_ratio);
train_X = X(1:train_size, :);
train_y = y(1:train_size);
test_X = X(train_size+1:end, :);
test_y = y(train_size+1:end);
end
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整。希望能对你有所帮助!
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