【CNN回归预测】基于matlab贝叶斯优化卷积神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2563期】

已于 2023-10-26 18:22:44 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-05-07 20:06:31 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/130547012
本文介绍了一篇关于基于Matlab的贝叶斯优化应用于卷积神经网络(CNN)数据回归预测的博客。博主分享了运行结果、贝叶斯网络和LSTM的基础知识，以及CNN的结构和原理。文中详细阐述了CNN中的卷积层、池化层和全连接层，并探讨了特征面数目、池化方法以及正则化技术的影响。最后，提供了部分源代码，涉及数据预处理、贝叶斯优化参数选择和CNN模型训练。

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⛄一、运行结果

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✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。
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基于卷积神经网络（CNN）的数据回归预测（附带Matlab代码）
ByteWhizX的博客
09-11 873
上述代码中，我们首先定义了一个CNN模型，使用了一系列的层来构建网络结构。其中，imageInputLayer定义了输入层，convolution2dLayer定义了卷积层，batchNormalizationLayer定义了批归一化层，reluLayer定义了ReLU激活层，maxPooling2dLayer定义了最大池化层，fullyConnectedLayer定义了全连接层。在这个例子中，我们使用了Adam优化算法，设置了最大迭代次数为10，每批次处理32个样本，同时使用验证集进行模型性能的评估。
分类预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-17 7134
分类预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)分类预测
基于Bayes的数据预测
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-02 816
贝叶斯统计方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方法。贝叶斯统计方法不同于经典统计方法。经典统计方法只利用两种信息：一是模型信息，二是样本信息。然而贝叶斯统计方法的核心是贝叶斯公式。
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测附Matlab代码
最新发布
j_jinger的博客
05-31 822
在当今数据驱动的时代，准确的预测对于各个领域都至关重要，无论是金融市场的趋势预测、疾病的早期诊断、还是自然灾害的预警。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在处理复杂时间序列数据方面展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，而长短期记忆网络（LSTM）则在处理序列依赖性方面表现出色。将这两种网络结构进行有效融合，可以构建出更为强大的混合预测模型。然而，深度学习模型的性能高度依赖于其超参数的选择，传统的手动调优方法效率低下且难以达到最优。
使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行预测
热门推荐
FanHuaSa的博客
06-28 1万+
摘要：本文基于Yann Lecun的论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”中提出的LeNet-5卷积神经网络模型，结合Alex Krizhevsky所描述的架构并使用谷歌的机器智能开源软件库TensorFlow中示例程序构建了带有归一化层的多层卷积神经网络模型。该模型是一个由交替卷积和非线性组成的多层体系结构，最后使用...
基于贝叶斯线性回归(bayesian)的数据分类预测
m0_71243103的博客
05-22 468
基于贝叶斯线性回归(bayesian)的数据分类预测 matlab代码 ID:6929660593518656
【CNN回归预测】基于matlab贝叶斯优化卷积神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2563期】.zip
09-10
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【CNN回归预测】贝叶斯优化卷积神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2563期】.zip
02-10
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
基于贝叶斯(Bayes)优化卷积神经网络(Bayes-CNN)数据回归预测（Matlab完整源码和数据）
02-13
基于贝叶斯(Bayes)优化卷积神经网络(Bayes-CNN)数据回归预测（Matlab完整源码和数据） 优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。 评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE。 基于贝叶斯优化卷积神经网络...
Matlab实现BO-CNN贝叶斯优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
02-14
Matlab实现BO-CNN贝叶斯优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入7个特征，输出1个变量。 2.MainBO_CNN.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、...
Bayesian_CNN_贝叶斯卷积神经网络_
09-29
用于mnist数据集识别，将minst数据集和算坏mnist数据集的结果进行对比。
卷积神经网络预测实例
11-07
在python中应用，要求有opencv3.4，运行就可以看到检测效果图
【风电预测】基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
10-30 695
在过去的几年里，随着可再生能源的快速发展，风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而，由于风力发电的不确定性和不稳定性，准确预测风电功率成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程，用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM），能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征，并提高预测的准确性。首先，我们需要收集风电场的相关数据。
基于卷积神经网络的数据回归预测附MATLAB完整代码
学习使你进步。
09-14 375
在本篇文章中，我们将介绍如何使用基于卷积神经网络的方法进行数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。总结起来，本文介绍了如何使用基于卷积神经网络的方法进行数据回归预测，并提供了相应的MATLAB代码示例。需要注意的是，上述代码仅为示例，具体的模型结构和训练参数需要根据实际情况进行调整。同时，数据的预处理和后处理也是非常重要的步骤，可以根据具体的数据特点进行归一化、标准化或其他处理操作，以提高模型的性能。接着，我们添加了一个ReLU激活函数层和一个全连接层，最后是一个回归层，用于进行回归预测。
基于贝叶斯网络的多维数据预测算法研究
与其临渊羡鱼,不如退而结网
08-06 445
因此，如何有效地处理这样的数据并进行准确的预测是一个重要的挑战。在过去的几十年中，已经开发出了许多用于多维数据预测的算法，但是它们存在着一些缺陷，如低准确性、不稳定性等问题。随着大数据时代的到来，对于多维数据的预测需求越来越迫切，如何利用现有先进技术提高其准确性成为了一个重要的研究方向。本文将介绍一种基于贝叶斯网络、卷积神经网络以及门控循环单元实现的多维数据预测算法，并提供相应的MATLAB代码。接下来，我们将这些特征与时序信息结合起来，使用门控循环单元来学习时间序列数据中的时序规律，并进行数据预测。
分类预测 | MATLAB实现BO-CNN贝叶斯算法优化卷积神经网络数据分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
02-22 1212
分类预测 | MATLAB实现BO-CNN贝叶斯算法优化卷积神经网络数据分类预测
贝叶斯统计：预测
duskwaitor的专栏
11-26 2137
作为一个恒大球迷， 每赛季联赛开踢时候，我总是想，它会拿下下一场比赛吗，它会最终夺冠吗？ 像往常一样，回答这类问题，我们需要做一些假设： 第一，可以合理地认为中国队被进球是一个泊松过程，也就是说，在比赛的任何时间内，恒大队进球的可能性都是相等的 第二，我们认为每个队都有一个long-term的单场比赛平均进球数，也就是lambda; 假设设定好以后，回答开篇问题的策略是： 1.使用之
机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测
m0_62237233的博客
04-15 8494
朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB) 是机器学习中一种基于贝叶斯定理的算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。具体来说，它通过计算先验概率和条件概率来确定输入样本所属的分类，其中先验概率指的是每个分类在整个数据集中出现的概率，条件概率指的是给定某个分类的情况下，输入样本在各个特征上的概率分布。在实际应用中，朴素贝叶斯常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务中，具有计算速度快、对数据量不敏感等优点。
基于卷积神经网络（CNN）的数据时序预测（单输入输出）
yuchunyu12的博客
03-29 1470
需要注意的是，由于CNN主要设计用于图像处理任务，使用CNN进行时序预测可能会面临有限的模型表达能力和参数优化的挑战。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。3. 特征提取：将每个子序列输入到CNN中，经过卷积和池化层，以提取时序数据的特征。5. 全连接层：将展平后的特征输入到全连接层中，利用全连接层的权重进行分类或回归预测。7. 预测：使用训练好的模型对新的时序数据进行预测，得到单个输出值作为预测结果。
Matlab实现贝叶斯优化卷积神经网络回归预测教程
资源摘要信息: "Matlab实现BO-CNN贝叶斯优化卷积神经网络多输入单输出回归预测" 知识点: 1. 卷积神经网络 (CNN)： 卷积神经网络是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像（每个像素点是一...
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