请帮我提供一个用CNN模型实现上述功能的matlab代码
时间: 2024-02-24 11:57:46 浏览: 22
好的,以下是一个使用CNN模型实现回归功能的 MATLAB 代码,用于预测一个3000行,503列的数据集中的最后3列输出:
```matlab
% 读取数据集
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:500); % 前500列作为输入
y = data(:, 501:503); % 后3列作为输出
% 划分训练集和测试集
[X_train, X_test, y_train, y_test] = split_data(X, y, 0.2);
% 构建CNN模型
model = create_cnn_model();
% 编译模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'ValidationData', {X_test', y_test'}, 'Verbose', true);
model = trainNetwork(X_train', y_train', model.Layers, options);
% 使用模型进行预测
y_pred = predict(model, X_test');
% 输出结果
disp('Predicted output:');
disp(y_pred);
% 定义划分训练集和测试集的函数
function [X_train, X_test, y_train, y_test] = split_data(X, y, test_ratio)
m = size(X, 1);
test_size = round(m * test_ratio);
train_size = m - test_size;
perm = randperm(m);
X_train = X(perm(1:train_size), :);
X_test = X(perm(train_size+1:end), :);
y_train = y(perm(1:train_size), :);
y_test = y(perm(train_size+1:end), :);
end
% 定义构建CNN模型的函数
function model = create_cnn_model()
inputSize = 500;
numFilters = 64;
filterSize = 3;
numNeurons = 100;
numOutputs = 3;
layers = [
sequenceInputLayer(inputSize)
convolution1dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution1dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling1dLayer(2)
dropoutLayer(0.5)
sequenceFlattenLayer()
fullyConnectedLayer(numNeurons)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(numOutputs)
];
lgraph = layerGraph(layers);
model = dlnetwork(lgraph);
end
```
这个示例代码使用了 MATLAB 自带的深度学习工具箱中的函数来构建和训练CNN模型。其中,划分训练集和测试集的函数使用了随机排列的方式,并将数据转置以适应 MATLAB 的深度学习工具箱的要求。构建CNN模型的函数使用了与 Python 示例代码类似的模型结构,但使用了不同的函数和参数。在训练模型之前,代码使用了Adam优化器和50个周期的训练,同时在测试集上进行了验证。最后,代码使用训练好的模型对测试集进行预测,并输出预测结果。
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据自己的数据集和需求进行修改和调整。