宠物主题网站模板,机构改革网站建设,wordpress创建多站点,三星网站建设内容回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
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MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
数据准备准备你的输入数据和目标输出数据。 数据预处理将数据进行归一化或标准化处理并划分为训练集和测试集。 构建模型使用MATLAB的深度学习工具箱来构建CNN-GRU模型。 训练模型使用训练数据来训练模型。 评估模型使用验证集和测试集来评估模型的性能。 预测使用训练好的模型进行预测。
程序设计
完整代码MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc %% 导入数据
data readmatrix(day.csv);
data data(:,3:16);
resdata(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本使训练集测试集随机被抽取有助于更新预测结果。
num_samples size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 数据平铺for i 1:size(P_train,2)trainD{i,:} (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i 1:size(p_test,2)testD{i,:} (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD t_train;
targetD_test t_test;numFeatures size(p_train,1);layers0 [ ...
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
