matlab卷积神经网络回归预测代码

你好，关于 matlab 卷积神经网络回归预测代码，我可以为您提供一些相关的知识和技巧，但是具体的代码实现需要根据您的具体需求和数据情况进行编写。您可以参考 matlab 官方文档或者一些开源的代码库来学习和实践。希望能对您有所帮助。

相关问题

matlab卷积神经网络负荷预测代码讲解

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于Matlab卷积神经网络负荷预测代码的讲解。引用提到了一些Matlab仿真内容，但没有具体提及卷积神经网络负荷预测。引用提到了博主的个人主页和代码获取方式，但没有具体提及负荷预测。引用提到了一些与神经网络相关的章节，但同样没有提及负荷预测代码的讲解。如果您有其他问题或需要其他方面的帮助，请随时告诉我。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【CNN回归预测】基于matlab贝叶斯优化卷积神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2563期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/130547012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLAB 神经网络43个案例分析](https://download.csdn.net/download/swyj123/10044584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

cnn卷积神经网络回归预测matlab代码

以下是一个简单的CNN回归预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load house_dataset;

% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(houses,1),round(0.8*size(houses,1)));
trainData = houses(idx,:);
testData = houses(setdiff(1:size(houses,1),idx),:);

% 创建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([13 1 1])

    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer

    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',{testData(:,1:12)',testData(:,13)'}, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData(:,1:12)',trainData(:,13)',layers,options);

% 测试模型
YPred = predict(net,testData(:,1:12)')';

% 计算均方误差
mse = mean((YPred - testData(:,13)').^2);
disp(['Mean Squared Error: ', num2str(mse)]);

这个代码使用了一个简单的CNN模型来预测在房屋数据集中的房价。该模型包含了两个卷积层和两个全连接层，使用了ReLU激活函数和Adam优化器。训练选项包括50轮迭代和64个样本的小批量大小。在训练过程中，模型使用了80%的数据进行训练，并使用20%的数据进行验证。最后，代码计算了模型在测试数据集上的均方误差。