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【Matlab】基于卷积神经网络的数据回归预测(Excel可直接替换数据))

【Matlab】基于卷积神经网络的数据回归预测(Excel可直接替换数据)

  • 1.模型原理
  • 2.数学公式
  • 3.文件结构
  • 4.Excel数据
  • 5.分块代码
  • 6.完整代码
  • 7.运行结果

1.模型原理

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的数据回归预测是一种常见的机器学习方法,适用于处理具有空间结构的数据,如图像、时间序列等。在这种预测中,我们使用卷积层来自动学习输入数据中的特征,并通过回归层预测输出值。下面详细介绍其原理:

  1. 卷积神经网络基本结构
    卷积神经网络是一种深度学习模型,由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于特征提取,池化层用于降低特征维度,全连接层用于输出预测结果。

  2. 卷积层
    卷积层是CNN的核心组件。它使用卷积操作来提取输入数据的局部特征。卷积操作可以看作是滑动窗口在输入数据上的运算,通过一组可学习的卷积核(或滤波器)与输入数据进行卷积运算,从而生成特征图(Feature Map)。这些特征图包含了不同位置上的局部特征信息。

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