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回归预测|基于遗传优化卷积神经网络的数据回归预测Matlab程序GA-CNN 多特征输入单输出 附赠基础CNN

🕗 发布于 2024-09-17 04:55 回归  cnn  matlab  

回归预测|基于遗传优化卷积神经网络的数据回归预测Matlab程序GA-CNN 多特征输入单输出 附赠基础CNN

文章目录


回归预测|基于遗传优化卷积神经网络的数据回归预测Matlab程序GA-CNN 多特征输入单输出 附赠基础CNN

一、基本原理

GA-CNN回归预测模型结合了遗传算法（GA）和卷积神经网络（CNN），利用遗传算法来优化卷积神经网络的参数，从而提高回归任务的预测性能。下面是详细的原理和流程：

1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和其他结构化数据的回归预测任务。CNN的基本结构包括：

  • 卷积层：通过卷积核（滤波器）提取输入数据的局部特征。每个卷积核在输入数据上滑动，生成特征图（feature map）。
  • 激活函数：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）等非线性激活函数，引入非线性特征。
  • 池化层：通过最大池化或平均池化操作减少特征图的空间维度，保留重要的特征信息。
  • 全连接层：将提取的特征映射到回归预测值，进行最终的预测。

2. 遗传算法（GA）

遗传算法（GA）是一种启发式优化算法，模拟自然选择和遗传学原理来寻找最优解。GA的基本步骤包括：

  • 初始化：在解空间内随机生成多个个体（候选解），每个个体通常表示一个卷积神经网络的超参数配置。
  • 适应度评估：训练CNN模型，并根据模型的预测性能（如均方误差）评估每个个体的适应度。
  • 选择：根据适应度选择表现较好的个体，进行交叉和变异操作。
  • 交叉：将两个父代个体的基因组合生成新的子代个体。
  • 变异：对个体进行小范围的随机修改，以增加解的多样性。
  • 迭代：通过不断的选择、交叉和变异操作更新个体，直到满足优化目标或达到终止条件。

3. GA-CNN回归预测模型

结合GA和CNN的过程如下：

  1. 定义CNN模型结构：

    • 选择CNN的基本架构，包括卷积层的数量、卷积核的大小、池化层、全连接层等。
    • 定义回归任务的目标函数，例如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）。

  2. 初始化遗传算法：

    • 定义染色体：每个染色体表示CNN的一个超参数配置，如卷积核的数量、学习率、批量大小等。
    • 初始化种群：随机生成多个超参数配置的染色体，形成初始种群。

  3. 优化CNN超参数：

    • 训练CNN：使用每个染色体（超参数配置）训练CNN模型。
    • 评估适应度：计算每个训练后的CNN模型在验证集上的预测误差，作为适应度值。
    • 选择、交叉和变异：根据适应度选择表现优良的染色体，通过交叉和变异操作生成新的超参数配置，迭代更新。

  4. 模型训练和预测：

    • 训练最终模型：使用GA优化后的超参数配置重新训练CNN模型。
    • 回归预测：利用训练好的CNN模型对新数据进行回归预测，输出预测值及其置信度。

总结

GA-CNN回归预测模型结合了遗传算法的全局优化能力和卷积神经网络的特征提取能力。通过遗传算法优化CNN的超参数，GA-CNN模型能够在回归任务中找到最优的网络结构和参数配置，从而提高预测性能。这个过程包括初始化CNN模型和遗传算法，利用GA优化CNN的超参数，最终训练并预测回归任务。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
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

%%  划分训练集和测试集
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
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出


原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86241083/article/details/142307157

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