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做网站 图片是文本,高清免费爱做网站,济南网站托管运营,服装品牌vi设计案例DNN多输出回归 基于深度神经网络(DNN)的多输出回归预测(多输入多输出) 程序已经调试好#xff0c;数据格式为excel(如下图)#xff0c;仅需根据你的输出个数修改outdim值即可 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#xff0c;图很…DNN多输出回归 基于深度神经网络(DNN)的多输出回归预测(多输入多输出) 程序已经调试好数据格式为excel(如下图)仅需根据你的输出个数修改outdim值即可 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 适合新手小白刚入门机器学习的朋友可能遇到过这种情况需要同时预测多个目标值但现成的工具包要么配置复杂要么扩展性差。最近刚帮实验室师弟调通了一个基于MATLAB的DNN多输出回归框架实测只需要改一个参数就能适配不同数据集特别适合需要处理多维输出的场景。先看数据格式见图1输入输出都放在同一个Excel表中前N列是特征后M列是目标值。代码会自动划分训练集和测试集且支持任意维度的输入输出组合。核心配置就两行indim 6; % 输入特征数 outdim 3; % 改这个输出目标数网络结构采用全连接层堆叠这里有个小技巧——输出层不设激活函数layers [ featureInputLayer(indim) fullyConnectedLayer(32,Name,fc1) reluLayer fullyConnectedLayer(64,Name,fc2) reluLayer fullyConnectedLayer(outdim,Name,Output) % 回归任务去激活 ];这样设计是为了保持输出的线性范围避免激活函数对预测值的压缩。训练时采用自适应学习率的adam优化器实测收敛速度比普通SGD快三倍options trainingOptions(adam,... MaxEpochs,200,... MiniBatchSize,32,... InitialLearnRate,0.001,... LearnRateSchedule,piecewise,... LearnRateDropPeriod,50); % 每50轮学习率衰减评价指标的计算是亮点代码里封装了一个metrics函数function [R2, MAE, MBE, RMSE] calc_metrics(y_true, y_pred) SS_res sum((y_true - y_pred).^2); SS_tot sum((y_true - mean(y_true)).^2); R2 1 - SS_res / SS_tot; % 决定系数 MAE mean(abs(y_pred - y_true)); MBE mean(y_pred - y_true); % 系统偏差 RMSE sqrt(mean((y_pred - y_true).^2)); end这个函数同时计算四个指标其中MBE平均偏差误差能反映预测值的整体偏移方向对调试模型很有帮助。运行后会生成三组可视化结果预测值与真实值的散点回归图看线性趋势、误差分布直方图查异常值、预测序列对比曲线找时序规律。特别是误差热力图图2用颜色深浅直观显示不同输出维度的误差分布比看数字报表有效率得多。新手常见坑点①数据未归一化导致梯度爆炸代码已内置自动归一化②测试集划分比例不合理默认7:3可调③过早停止训练loss曲线监控模块已集成。实测某电力负荷预测数据集输入6个气象因子预测3个节点电压R2能稳定在0.92以上。需要改进的地方当前版本未做超参数自动优化建议在调试阶段配合贝叶斯优化使用。完整代码和测试数据已打包替换自己的Excel文件就能跑起来注意别删表头就行。