基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测

最新推荐文章于 2025-05-14 20:31:36 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 20:31:36 发布
阅读量1.6k 收藏 7
点赞数 1
文章标签： 神经网络 dnn 回归 matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_welike/article/details/131745845
版权
Matlab 专栏收录该内容
631 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏
本文详细介绍了如何使用深度神经网络（DNN）进行多输入多输出数据的回归预测，包括数据集准备、模型构建与训练、模型评估和预测，以及在Matlab中的实现代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测

神经网络是一种被广泛应用于机器学习和人工智能领域的工具，它可以通过训练来学习输入和输出之间的关系。在回归预测问题中，神经网络可以通过学习历史数据来预测未来的结果。本篇文章将介绍如何使用DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测，并附上Matlab代码。

一、数据集准备

首先，我们需要准备一个包含多个输入变量和多个输出变量的数据集。这个数据集可以从任何可靠的数据源中获得，例如股票市场数据、气象数据等。在本例中，我们使用UCI机器学习库中的"Combined Cycle Power Plant"数据集，该数据集包含5个输入变量和1个输出变量。我们将使用其中80%的数据作为训练数据，20%的数据作为测试数据。

以下是数据集导入和处理代码：

% 导入数据集
data = readtable('powerplant.csv')
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测（附带Matlab代码）
DevWizard的博客
09-13 875
假设我们的输入数据包含n个特征，输出数据包含m个特征。在本文中，我们将介绍如何使用DNN（深度神经网络）实现多输入多输出数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。需要注意的是，上述代码中的DNN模型是一个简化的示例，您可以根据实际任务的复杂程度和要求进行相应的调整和优化。综上所述，我们介绍了如何使用DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测，并提供了相应的Matlab代码。函数对DNN模型进行训练，其中输入数据需要转置，以适应网络的输入要求。最后，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测，并打印预测结果。
基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测（附Matlab代码）
DevGlider的博客
09-10 569
通过以上步骤，我们就成功地实现了基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测，并使用Matlab提供的Deep Learning Toolbox进行了模型的构建、训练和预测。神经网络是一个非常灵活和强大的模型，可以应用于各种回归预测问题，帮助我们从数据中发现隐藏的模式和关系。在本文中，我们将介绍如何使用DNN（深度神经网络）实现多输入多输出数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。需要注意的是，上述代码中的数据集和模型参数仅作为示例，你可以根据自己的实际需求进行修改和调整。在上面的代码中，我们首先使用。
【DNN回归预测】基于DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
04-29 1042
采用 DNN 深度神经网络作为模型训练架构，具体如图 3 所示．模型输入。
多输入多输出 | Matlab实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测
最新发布
2501_91572946的博客
05-14 552
在大数据与人工智能深度融合的时代，多输入多输出预测任务广泛存在于金融市场分析、工业生产监控、交通流量调控等诸多领域。准确的预测能够帮助企业优化资源配置、降低运营风险，也能为城市管理提供科学依据。然而，多变量间复杂的非线性关系以及模型超参数优化难题，给预测工作带来巨大挑战。BO-BiLSTM 模型结合贝叶斯优化算法与双向长短期记忆神经网络的优势，为多输入多输出预测提供了新的解决方案。一、多输入多输出预测：背景与挑战多输入多输出预测旨在通过分析多个相关变量的历史数据，预测多个目标变量的未来趋势。
【多输入多输出回归预测】BP神经网络的多输入多输出回归预测
hustef的博客
11-15 966
之前有小伙伴问我有没有多输入多输出的模型代码，今天给大家提供一个多输入多输出的BP神经网络模型，供大家学习参考，欢迎沟通探讨一起进步。
回归预测 | MATLAB实现BP神经网络多输入多输出回归预测
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。
08-17 4784
回归预测 | MATLAB实现BP神经网络多输入多输出回归预测
【DNN回归预测】基于DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测附matlab代码.zip
06-02
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
回归预测-基于深度神经网络DNN的数据回归预测Python程序 多特征输入单输出
09-18
本篇文章将详细介绍一个基于深度神经网络的多特征输入单输出数据回归预测的Python程序。 首先，该程序的主要功能已经调试完成，用户可以方便地通过一键操作来生成相应的图形展示和评价指标。评价指标包括R2（决定...
【DNN回归预测】基于DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip
04-25
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
基于深度神经网络(DNN)的多输入多输出预测，深度神经网络(DNN)的数据回归预测，深度全连接神经网络，要求MATLAB2018
12-25
基于深度神经网络(DNN)的多输入多输出预测，深度神经网络(DNN)的数据回归预测，深度全连接神经网络，要求MATLAB2018及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 基于...
多输入多输出回归模型（Multiple Input - Multiple Output）
热门推荐
fs01234的博客
01-27 2万+
大家所熟悉的机器学习算法的回归结果通常就是一个变量，而最近项目中遇到一个问题，希望利用多输入变量预测多输出变量，也就是multiple input -multiple output。拿到这个问题，我的思路有两个，一个是利用神经网络算法，毕竟其自身的构造特点就是多输入多输出；另一个是对每一个输出变量构造回归模型，有几个输出就有几个回归模型，当然最好都用同一种算法。在自己思考过后，在网上查阅了资料发现，原来处理多输入多输出回归问题，还有其它高效的处理办法。 具体操作见文献1，具体操作都以python中的skle
dnn房价预测
01-30
# coding: utf-8 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import scale from sklearn.model_selection import train_test_split
实现预测多个输出的神经网络
02-25
输入一组包含多个因变量和多个自变量的数据时，自训练估计因果关系，在输入另一组自变量时，预测多个因变量
径向基神经网络RBF：Matlab实现多输入多输出RBF神经网络（含例子及代码）
IT猿手
07-31 4250
径向基神经网络RBF：Matlab实现RBF神经网络（含例子及代码）
多输入多输出 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入多输出预测
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。
11-14 5037
多输入多输出 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入多输出预测
神经网络，多输入多输出
qq_42017767的博客
08-19 1万+
神经网络，多输入多输出 单个神经元类 /** * 单个神经元 * * @author SXC 2020年8月13日 下午9:48:19 */ public class Neurons { ThreeNeurons tN; double input[]; double inputandoutput[]; double weight[];// 包含一个偏置的权重，数量比输入大一个 private double nowoutput; private double ez;// e误差对z中间输
多输入多输出 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入多输出
qq_59747472的博客
01-26 977
深度神经网络（DNN）作为现代人工智能的核心技术之一，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成就。其中，全连接层（Fully Connected Layer，也称稠密层）是DNN架构中最基础且至关重要的组成部分。它将前一层的所有神经元与当前层的所有神经元进行连接，通过权重和偏置的线性变换以及激活函数的非线性映射，实现特征的提取和变换。本文将深入探讨在多输入多输出（Multiple Inputs Multiple Outputs, MIMO）场景下如何有效地实现和应用全连接神经网络。
Matlab实现ABC-CNN人工蜂群算法优化卷积神经网络多输入多输出预测
qq_59747472的博客
08-04 834
随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络 (CNN) 在多输入多输出预测领域展现出强大的能力。然而，传统 CNN 模型的训练过程往往需要大量的样本数据和复杂的参数调优，这限制了其在实际应用中的推广。为了解决这一问题，本文提出了一种基于人工蜂群算法 (ABC) 优化的多输入多输出卷积神经网络 (ABC-CNN) 模型，旨在通过智能优化算法提升 CNN 的预测性能，并减少人工干预。
基于多种智能优化算法优化BP神经网络的数据回归(多输入多输出)预测
yuchunyu12的博客
09-22 1125
BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，利用梯度下降法通过误差反向传播算法来调整权重。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。在回归问题中，BP神经网络通过输入特征向量进行训练，来逼近目标值。多输入：神经网络接受多个特征作为输入。多输出：神经网络输出多个预测值，适用于多维回归问题。将智能优化算法与BP神经网络结合可以有效提升神经网络的回归预测能力，尤其是在多输入多输出的复杂场景下，智能优化算法的引入能改善BP神经网络的局部最优问题和收敛速度，使模型的预测更加精确和稳定。
多输入多输出预测模型
03-08
### 多输入多输出预测模型理论 多输入多输出(MIMO)预测模型旨在处理具有多个特征作为输入以及产生多个目标变量作为输出的任务。这类模型广泛应用于推荐系统、时间序列分析等领域。MIMO架构能够捕捉复杂的交互模式并...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

code_welike

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值