matlab实现dbn预测模型代码
时间: 2023-10-26 19:42:56 浏览: 92
由于DBN预测模型的实现涉及到多个方面,包括数据预处理、模型搭建、训练和预测等,因此下面给出的是一个基本的DBN预测模型代码框架,具体实现需要根据具体的数据集和需求进行相应的修改和调整。
% 数据预处理
data = load('data.csv'); % 导入数据
X = data(:, 1:end-1); % 提取特征变量
Y = data(:, end); % 提取目标变量
X = normalize(X); % 特征归一化
% 模型搭建
inputSize = size(X, 2); % 输入层大小
hiddenSizes = [100 50]; % 隐藏层大小
outputSize = 1; % 输出层大小
net = feedforwardnet(hiddenSizes); % 创建前馈神经网络
net.numInputs = 1; % 设置网络输入数为1
net.inputConnect(1) = 1; % 连接输入层和隐含层
net.layers{end}.size = outputSize; % 设置输出层大小
net = configure(net, X', Y'); % 配置网络
% 训练模型
opts.numepochs = 100; % 迭代次数
opts.batchsize = 100; % 批处理大小
opts.momentum = 0.9; % 动量因子
opts.alpha = 0.01; % 学习率
dbn = dbnsetup([], hiddenSizes); % 创建DBN网络
dbn = dbntrain(dbn, X, opts); % 训练DBN网络
nn = dbnunfoldtonn(dbn, outputSize); % 将DBN网络展开为前馈神经网络
nn.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程
nn = train(nn, X', Y'); % 训练前馈神经网络
% 预测模型
xTest = load('test.csv'); % 导入测试数据
xTest = normalize(xTest); % 特征归一化
yPred = nn(xTest'); % 进行预测
yPred = round(yPred); % 将预测结果取整
csvwrite('output.csv', yPred); % 将预测结果输出到文件中
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