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基于MATLAB的CNN卷积神经网络多输入回归预测实现（含完整源码及数据）

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简介：
本项目利用MATLAB开发了基于CNN的卷积神经网络模型，实现了多输入的数据回归预测，并提供了完整的源代码和相关数据集。 使用MATLAB实现CNN卷积神经网络进行多输入回归预测的完整源码及数据已准备完毕。该数据包含7个特征作为输入，并预测一个输出变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。

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  • 基于MATLAB的CNN卷积神经网络多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了基于CNN的卷积神经网络模型，实现了多输入的数据回归预测，并提供了完整的源代码和相关数据集。 使用MATLAB实现CNN卷积神经网络进行多输入回归预测的完整源码及数据已准备完毕。该数据包含7个特征作为输入，并预测一个输出变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • MATLAB中的CNN（卷积神经网络）多输入单输出回归预测（含完整源码和数据）
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    本项目利用MATLAB实现了一个基于CNN的多输入单输出回归模型，旨在进行精准的数据预测。包含详细注释的源代码及必要的训练数据一应俱全，便于学习与实践。 回归预测 | MATLAB实现CNN（卷积神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本的运行环境。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型，旨在实现多输入信号下的回归预测任务。通过优化CNN-BiLSTM架构，提升了复杂时间序列数据的分析精度和泛化能力。项目提供了详尽的源代码和实验数据集，便于科研人员及工程师进行复现与进一步研究。 MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归数据，包含12个特征和一个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合CNN和LSTM模型构建多输入的回归预测系统，适用于时间序列分析与预测任务，提供详尽代码和数据支持。 MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该模型使用卷积长短期记忆神经网络进行多输入回归预测，输入包含12个特征，输出为一个变量。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的BO-CNN贝叶斯优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用Matlab实现了一种结合贝叶斯优化和卷积神经网络的新型回归预测模型，适用于处理复杂非线性问题。此BO-CNN模型通过优化CNN架构参数提高了预测精度，特别针对多输入单输出场景进行了设计与验证，提供了完整源码及测试数据集供研究参考。 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. 数据集为data文件，包含7个特征的输入变量以及一个输出变量。 2. MainBO_CNN.m是程序主文件，其他函数文件无需运行。 3. 命令窗口将显示MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD和MAPE等性能指标值。 4. 贝叶斯优化算法用于调整学习率、批处理样本大小以及正则化参数。请确保程序与数据放置在同一文件夹中，运行环境为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的PSO-GRU神经网络多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合粒子群优化算法与门控循环单元神经网络，构建高效多输入回归预测模型，并提供详尽代码和实验数据支持。 本项目探讨了使用MATLAB实现基于PSO-GRU（粒子群优化与门控循环单元）的多输入回归预测方法。PSO-GRU是一种结合传统优化算法与深度学习模型的技术，特别适用于处理时间序列预测问题，尤其是具有多个输入变量和一个输出变量的数据集。 PSO（粒子群优化）是基于群体智能的一种全局优化算法，模拟鸟类或鱼类的行为模式。在迭代过程中，每个粒子代表可能的解，并通过更新位置和速度来寻找最优解。其优点在于能够高效地搜索大规模解决方案空间且易于实现与调整。GRU（门控循环单元）则是RNN（循环神经网络）的一种变体，用于解决长期依赖问题。GRU通过“重置门”和“更新门”控制信息流动，既能保持长期依赖性又能避免梯度消失或爆炸的问题。 在多输入回归预测中，GRU能够有效捕捉不同输入特征之间的动态关系并学习它们对未来输出的影响。MATLAB被选为实现平台是因为它提供了丰富的数学运算工具及深度学习框架，使得开发与调试此类模型相对简便。通常，MATLAB2020b及以上版本包含了支持深度学习所需的所有功能。 文件PSO_GRU.m很可能是主程序文件，包含整个预测模型的实现过程，包括PSO初始化、迭代以及GRU网络训练和预测等部分。“fitness.m”可能定义了粒子适应度函数即评估PSO中每个粒子解（即GRU网络参数）质量的脚本。图片“PSO-GRUNN1.png”至“PSO-GRUNN4.png”展示了模型结构、训练过程中的损失变化或预测结果可视化，有助于理解模型行为和性能。“data.xlsx”是提供给模型用于训练和测试的实际数据集，包含7个输入特征与一个目标变量。这些数据可以是时间序列形式的监测指标。 项目结合了优化算法和深度学习模型以处理具有多个输入变量的时间序列预测问题。通过使用PSO来优化GRU网络权重，在确保预测精度的同时减少了手动调参的工作量。这对于能源消耗预测、股票市场分析或天气预报等实际应用领域而言，有着重要的价值。
     
  • 基于MATLAB的TCN时间卷积网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，利用TCN时间卷积网络进行多输入回归预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适用于深度学习领域的时间序列分析。 MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征作为输入，输出1个变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2021b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测(含完整源码及数据)
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合粒子群优化（PSO）与卷积神经网络（CNN）的技术，用于改善多输入单输出的回归预测模型。通过优化CNN中的参数设置，该方法显著提升了预测精度，并附带提供了完整源码和数据集供参考学习。 Matlab实现PSO-CNN粒子群算法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）。运行环境为MATLAB2018及以上版本，优化参数包括学习率、批大小以及正则化系数。
     
  • 基于MATLAB的RBF径向基神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了RBF径向基神经网络模型，实现多输入变量下的回归预测，并提供了完整的代码和训练数据，便于研究与应用。 MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该数据包含7个特征的多输入回归数据，并输出1个变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 利用CNN卷积神经网络进行数据回归预测（含Matlab完整程序及数据）
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    本项目采用CNN卷积神经网络模型，通过MATLAB实现对特定数据集的回归预测，并提供完整的代码和训练数据。 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（适用于Matlab完整程序和数据）要求运行版本为2018或以上。