基于CNN的数据回归预测--附Matlab源代码

基于CNN的数据回归预测–附Matlab源代码

卷积神经网络（CNN）已经成为深度学习中应用广泛的一种网络结构。它在图像识别、目标检测等领域取得了很好的效果，也被用来进行数据回归预测任务。

本文将介绍基于CNN实现数据回归预测的方法，并附上相应的Matlab源代码。读者需要掌握基本的深度学习和CNN的知识。

首先，我们需要准备数据集。本文采用UCI机器学习库中的“Energy efficiency Data Set”作为示例数据集。数据集包含两个输出变量和六个输入变量，我们的目标是预测这两个输出变量。

接着，我们需要搭建CNN模型。在这里，我们采用4层卷积层和3层全连接层的结构，其中激活函数采用ReLU函数。

接下来，我们加载数据集并对其进行预处理。常见的预处理方式包括特征缩放和标准化，本文采用标准化的方式进行数据预处理。

然后，我们使用Adam优化算法对模型进行训练，并设置相关参数。训练时，我们可以采用交叉验证的方式，以提高模型的稳定性和泛化能力。

最后，我们使用训练好的模型进行预测，并对其结果进行可视化。本文采用误差平方和（MSE）作为评估指标。

以下是完整的Matlab源代码：

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