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 12:32:51 浏览: 24
以下是一个用 MATLAB 编写的简单的 CNN(卷积神经网络)预测碳价格的代码示例,包括 RSME(均方根误差)、MAPE(平均绝对百分比误差)和 MAE(平均绝对误差)等评价指标,并且会生成拟合效果图。
```matlab
% 加载训练数据
load carbon_data.mat
% 数据预处理
X_train = trainData(:, 1:end-1)';
Y_train = trainData(:, end)';
X_test = testData(:, 1:end-1)';
Y_test = testData(:, end)';
% 创建卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([size(X_train,1) 1 1])
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(10)
regressionLayer()
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'ValidationData', {X_test, Y_test}, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);
% 使用训练好的模型进行预测
Y_pred = predict(net, X_test);
% 计算评价指标
rmse = sqrt(mean((Y_pred - Y_test).^2));
mape = mean(abs((Y_pred - Y_test) ./ Y_test)) * 100;
mae = mean(abs(Y_pred - Y_test));
% 绘制拟合效果图
figure;
plot(Y_test, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(Y_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('样本索引');
ylabel('碳价格');
title('碳价格预测效果');
% 显示评价指标
disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);
disp(['MAPE: ' num2str(mape) '%']);
disp(['MAE: ' num2str(mae)]);
```
请确保已经准备好 `carbon_data.mat` 数据文件,其中包含 `trainData` 和 `testData` 变量,分别表示训练数据和测试数据。该代码使用了一个简单的卷积神经网络模型进行碳价格的预测,并计算了评价指标并生成拟合效果图。
注意:这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理和调优,以获得更好的预测效果。