卷积神经网络恢复地震数据matlab代码

以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）在Matlab中用于地震数据恢复的示例代码：

% 加载数据
load earthquake_data.mat

% 将数据分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * size(data, 1));
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);

% 将数据变形为适合CNN的形式
train_data = reshape(train_data, [size(train_data, 1), 1, size(train_data, 2)]);
test_data = reshape(test_data, [size(test_data, 1), 1, size(test_data, 2)]);

% 创建CNN架构
layers = [
    imageInputLayer([1 size(train_data, 3)])
    convolution2dLayer([1 5], 32)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer([1 2])
    convolution2dLayer([1 5], 16)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer([1 2])
    fullyConnectedLayer(size(train_data, 2))
    regressionLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {test_data, test_data}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练CNN
net = trainNetwork(train_data, train_data, layers, options);

% 测试CNN
test_predictions = predict(net, test_data);

% 显示一些随机测试数据和预测结果
figure;
for i=1:4
    subplot(2,2,i);
    idx = randi(size(test_data, 1));
    plot(test_data(idx, 1, :), 'LineWidth', 1);
    hold on;
    plot(test_predictions(idx, 1, :), 'LineWidth', 1);
    hold off;
    title(sprintf('Test Example %d', idx));
end

该代码中使用了一个简单的CNN架构，包括两个卷积层和两个最大池化层，最后连接到一个完全连接层，并使用回归层进行预测。训练选项使用了Adam优化器，最大训练轮数为50，用128个样本进行小批量训练，并在训练过程中使用测试集进行验证。最后，使用predict函数对测试集进行预测，并将一些随机测试数据和预测结果进行可视化展示。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据实际情况对CNN架构和训练选项进行修改和调整。