本文主要是介绍多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测
目录
- 多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 模型背景
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
1.data为数据集，输入10个特征，输出3个变量。
2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。
4.粒子群优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上。
模型背景
卷积神经网络是1989 年由纽约大学Lecun 提出的一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如时间序列数据和图像数据等。卷积神经网络可以看作是传统神经网络的改进，都采用了层级网络结构。其本质是一种从输入到输出的映射，能够学习大量的映射关系。CNN 网络主要由输入层、卷积层、池化层和输出层构成，其中输入层主要是对原始数据进行预处理，包括去均值、归一化。卷积计算层有两个重要的操作: 局部关联和窗口滑动。池化层位于两个卷积层中间，用于压缩数据，减小过拟合。全连接层在CNN 网络的尾部，将池化层的输出数据进行拼接。CNN 网络最主要的优势在于权值共享的特殊结构，降低了网络的复杂性，对高维数据的处理无压力。同时CNN 也避免了传统神经网络反向传播梯度损失过快的缺点。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测。
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(P_train, 10, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(P_test , 10, 1, 1, N));
t_train = double(T_train)';
t_test = double(T_test )';
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 构造网络结构
layers = [imageInputLayer([10, 1, 1]) % 输入层 输入数据规模[10, 1, 1]convolution2dLayer([3, 1], 16) % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer % Relu激活层convolution2dLayer([3, 1], 32) % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer % Relu激活层dropoutLayer(0.2) % Dropout层fullyConnectedLayer(3) % 全连接层regressionLayer]; % 回归层%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % ADAM 梯度下降算法'MiniBatchSize', 30, ... % 批大小,每次训练样本个数30'MaxEpochs', 100, ... % 最大训练次数 100'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率为0.01'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.5, ... % 学习率下降因子'LearnRateDropPeriod', 50, ... % 经过100次训练后 学习率为 0.01 * 0.5'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线'Verbose', false);参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11003178.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/117378431
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/118253644
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