用matlab编写用CNN预测多输入单输出时间序列数据的代码
时间: 2023-12-18 09:05:14 浏览: 30
为了用CNN预测多输入单输出时间序列数据,我们需要进行以下步骤:
1. 准备数据集:将多输入单输出的时间序列数据集划分为训练集和测试集
2. 构建CNN模型:设计一个适合该数据集的CNN模型
3. 训练CNN模型:使用训练集对CNN模型进行训练
4. 测试CNN模型:使用测试集对CNN模型进行测试
下面是一个简单的用matlab编写的多输入单输出时间序列数据的CNN预测代码:
```matlab
% 准备数据集
data = load('time_series_data.mat'); % 加载多输入单输出时间序列数据集
train_data = data.train_data; % 获取训练集数据
train_label = data.train_label; % 获取训练集标签
test_data = data.test_data; % 获取测试集数据
test_label = data.test_label; % 获取测试集标签
% 构建CNN模型
layers = [imageInputLayer([size(train_data,1),1,size(train_data,2)]); % 输入层
convolution2dLayer([1,5],30); % 卷积层
reluLayer(); % ReLU激活层
maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2]); % 最大池化层
fullyConnectedLayer(100); % 全连接层
reluLayer(); % ReLU激活层
fullyConnectedLayer(1); % 输出层
regressionLayer()]; % 回归层
% 训练CNN模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs',100, 'MiniBatchSize',128, 'InitialLearnRate',0.001, 'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(train_data,train_label,layers,options);
% 测试CNN模型
predicted_label = predict(net,test_data);
```
上述代码中,我们首先加载时间序列数据集,然后使用`imageInputLayer`定义输入层,使用`convolution2dLayer`定义卷积层,`reluLayer`定义激活层,`maxPooling2dLayer`定义池化层,`fullyConnectedLayer`定义全连接层,`regressionLayer`定义回归层。接着使用`trainingOptions`定义训练选项,然后使用`trainNetwork`对CNN模型进行训练,最后使用`predict`函数对测试集进行预测,得到输出结果。