基于深度神经网络(DNN)的数据回归预测，深度全连接神经网络，多变量输入模型，要求2018及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

关注：智能算法及其模型预测

570人浏览 · 2023-04-17 10:30:32

关注：智能算法及其模型预测 · 2023-04-17 10:30:32 发布

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%% 导入数据
% 训练集——190个样本
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
f_ = size(P_test, 1);
N = size(P_test, 2); % 测试集样本数
M = size(P_train, 2); % 训练集样本数

%% 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
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test )';

%% 构造网络结构
layers = [
imageInputLayer([f_, 1, 1]) % 输入层输入数据规模[f_, 1, 1]

fullyConnectedLayer(6) % 全连接层
reluLayer % Relu激活层

fullyConnectedLayer(4) % 全连接层
reluLayer % Relu激活层

fullyConnectedLayer(4) % 全连接层
reluLayer % Relu激活层

智能算法及其模型预测