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那个网站做图片,做网站南京,网站做的图上传后字变得很模糊,wordpress登陆后可见页卷积神经网络(CNN_svR)的时间序列预测 开发语言matlab 和python 可根据需求代改#xff0c;需另付费。 在数据驱动的时代#xff0c;时间序列预测是众多领域如金融、气象、工业生产等不可或缺的分析手段。而卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;凭借其在图像识别领域的卓…卷积神经网络(CNN_svR)的时间序列预测 开发语言matlab 和python 可根据需求代改需另付费。在数据驱动的时代时间序列预测是众多领域如金融、气象、工业生产等不可或缺的分析手段。而卷积神经网络CNN凭借其在图像识别领域的卓越表现逐渐在时间序列预测中崭露头角。今天咱就聊聊基于CNN_svR的时间序列预测以及在Matlab和Python中如何实现。一、CNN_svR原理浅析CNN原本主要用于处理具有网格结构的数据如图像。但时间序列数据也可以看作是一种特殊的“一维图像” 。CNN_svR中的卷积层通过卷积核在时间序列上滑动提取局部特征。比如说对于一个股票价格的时间序列卷积核可以捕捉短期内价格波动的模式。卷积神经网络(CNN_svR)的时间序列预测 开发语言matlab 和python 可根据需求代改需另付费。池化层则用于对卷积层提取的特征进行降维减少数据量的同时保留关键特征提升模型的效率和泛化能力。就像把一段密集的时间序列数据做了个精简概括只留下最具代表性的部分。二、Matlab实现CNN_svR时间序列预测Matlab提供了丰富的工具箱来构建和训练CNN模型。以下是一个简单的示例代码假设已有时间序列数据tsData% 划分训练集和测试集 numObservations length(tsData); trainFraction 0.8; numTrain floor(trainFraction * numObservations); trainData tsData(1:numTrain); testData tsData(numTrain 1:end); % 构建CNN模型 layers [ sequenceInputLayer(1) convolution1dLayer(3,16,Padding,same) reluLayer maxPooling1dLayer(2) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 设置训练选项 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs,50,... MiniBatchSize,32,... Plots,training-progress); % 训练模型 net trainNetwork(trainData,layers,options); % 预测 predictions predict(net,testData);Matlab代码分析数据划分先根据一定比例将时间序列数据划分为训练集和测试集trainFraction设置为0.8意味着80%的数据用于训练20%用于测试。构建模型-sequenceInputLayer(1)定义输入层这里时间序列数据是一维的。-convolution1dLayer(3,16,Padding,same)一维卷积层卷积核大小为3输出16个特征图Padding设为same保证输出和输入长度一致。-reluLayer激活函数层使用ReLU激活函数引入非线性。-maxPooling1dLayer(2)最大池化层池化窗口大小为2对数据进行降维。-fullyConnectedLayer(1)全连接层输出一个预测值。-regressionLayer回归层用于时间序列预测的损失计算。训练模型使用adam优化器设置最大训练轮数MaxEpochs为50小批量大小MiniBatchSize为32并开启训练进度图Plots。预测使用训练好的模型对测试集进行预测。三、Python实现CNN_svR时间序列预测在Python中我们可以借助深度学习框架Keras来实现类似功能。假设同样有时间序列数据tsDataimport numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 tsData np.array(tsData) X tsData.reshape(-1, 1, 1) y tsData X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, shuffleFalse) # 构建CNN模型 model Sequential() model.add(Conv1D(filters16, kernel_size3, activationrelu, input_shape(1, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizeradam, lossmse) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs50, batch_size32) # 预测 predictions model.predict(X_test)Python代码分析数据处理与划分- 将时间序列数据转换为NumPy数组并重塑为适合Keras输入的形状这里reshape(-1, 1, 1)表示样本数自动推断时间步为1特征维度为1。- 使用traintestsplit函数划分训练集和测试集测试集比例为20%shuffleFalse保证时间序列顺序不变。构建模型-model.add(Conv1D(filters16, kernelsize3, activationrelu, inputshape(1, 1)))定义一维卷积层16个滤波器卷积核大小3ReLU激活函数输入形状为(1, 1)。-model.add(MaxPooling1D(pool_size2))最大池化层池化窗口大小2。-model.add(Flatten())将多维数据展平为一维方便全连接层处理。-model.add(Dense(1))全连接层输出一个预测值。-model.compile(optimizeradam, lossmse)编译模型使用adam优化器均方误差mse作为损失函数。训练与预测使用训练集数据训练模型训练轮数epochs为50小批量大小batch_size为32最后对测试集进行预测。以上就是用Matlab和Python实现基于CNN_svR的时间序列预测的基本过程啦。如果大家有个性化修改需求可联系我不过得另付费哦。希望对各位在时间序列预测的探索有所帮助