【23年算法】RIME-CNN多输出回归 基于霜冰优化算法(RIME)优化卷积神经网络(CNN)的多输入多输出回归预测 RIME可更换为NGO,PSO,INFO,COA等 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行在机器学习和深度学习领域如何精准地进行多输入多输出回归预测一直是研究的热点。今天咱们就来讲讲基于霜冰优化算法RIME优化卷积神经网络CNN来实现这一目标而且RIME还能轻松替换为NGO、PSO、INFO、COA等其他优化算法灵活性满满。一、运行环境本次实现要求MATLAB版本为2019b及其以上大家先检查下自己的MATLAB版本别到时候运行出错才发现环境不对哈。二、评价指标我们会用到一系列评价指标来衡量模型的性能像R2、MAE、MBE、RMSE等。这些指标各自有啥用呢简单说R2衡量的是模型对数据的拟合优度越接近1说明拟合效果越好MAE平均绝对误差能直观反映预测值和真实值平均误差的大小MBE平均偏差误差看的是预测值和真实值偏差的平均情况RMSE均方根误差则对较大误差更为敏感能突出模型对异常值的处理能力。三、代码及分析咱们来看段核心代码示例假设用RIME优化CNN% 加载数据 load(your_test_dataset.mat); % 这里加载测试数据集你可以替换为自己的数据非常适合新手小白上手 input_data dataset(:, 1:end - 2); % 提取输入数据这里假设最后两列是输出 output_data dataset(:, end - 1:end); % 划分训练集和测试集 [train_input, test_input, train_output, test_output] splitapply(input_data, output_data, 0.8); % 80%的数据作为训练集20%作为测试集 % 构建CNN模型 layers [ imageInputLayer([size(input_data, 2), 1, 1]) % 输入层根据输入数据特征调整维度 convolution2dLayer(3, 16, Padding, same) % 卷积层3x3卷积核16个滤波器same填充保证输出尺寸不变 reluLayer() % ReLU激活函数增加非线性 maxPooling2dLayer(2, Stride, 2) % 最大池化层2x2池化窗口步长为2 fullyConnectedLayer(128) % 全连接层128个神经元 reluLayer() fullyConnectedLayer(size(output_data, 2)) % 最后全连接层输出维度与输出数据维度一致 regressionLayer()]; % 回归层因为是回归问题 % 使用RIME优化算法优化CNN options rimeOptimizerOptions(MaxIterations, 100); % 设置RIME优化算法的最大迭代次数为100 net trainNetwork(train_input, train_output, layers, options); % 模型预测 predicted_output predict(net, test_input); % 计算评价指标 r2 1 - sum((test_output - predicted_output).^2) / sum((test_output - mean(test_output)).^2); mae mean(abs(test_output - predicted_output)); mbe mean(test_output - predicted_output); rmse sqrt(mean((test_output - predicted_output).^2));在这段代码里首先加载数据这一步很关键数据加载对了后面才能顺利开展。接着划分训练集和测试集合理的划分比例能让模型得到充分训练又能有效评估性能。构建CNN模型时从输入层开始卷积层提取数据特征ReLU激活函数引入非线性池化层减少数据维度同时保留关键特征全连接层将前面提取的特征进行整合并输出最终预测结果。然后使用RIME优化算法对模型进行训练通过设置最大迭代次数等参数找到最优的模型参数。最后进行预测并计算评价指标看看模型到底表现如何。四、测试数据集及源程序提供的测试数据集非常方便大家直接运行源程序替换自己的数据就能用啦。而且代码中文注释清晰质量极高就算是新手小白也能轻松上手。不过要注意哦一定要保证源程序运行无误运行前再检查下数据格式、环境配置啥的确保万无一失。【23年算法】RIME-CNN多输出回归 基于霜冰优化算法(RIME)优化卷积神经网络(CNN)的多输入多输出回归预测 RIME可更换为NGO,PSO,INFO,COA等 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行通过这种基于RIME优化CNN的多输入多输出回归预测方法再结合清晰的代码和好用的数据集相信无论是新手入门还是老手优化模型都能从中受益。要是把RIME换成NGO、PSO等其他算法说不定还能探索出更优的模型表现大家不妨动手试试。