时序预测 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测

目录

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  • • 预测效果
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

预测效果

基本介绍

Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测（完整源码和数据）

1.data为数据集，单变量一维数据。

2.main.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、RMSEP、R^2、RPD和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。

4.优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测。

%%  构造网络结构
layers = [
 imageInputLayer([f_, 1, 1])     % 输入层 输入数据规模[f_, 1, 1]
 
 convolution2dLayer([1, 1], 16)  % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图
 batchNormalizationLayer         % 批归一化层
 reluLayer                       % Relu激活层
 
 convolution2dLayer([1, 1], 32)  % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图
 batchNormalizationLayer         % 批归一化层
 reluLayer                       % Relu激活层

 dropoutLayer(0.2)               % Dropout层
 fullyConnectedLayer(1)          % 全连接层
 regressionLayer];               % 回归层

%%  参数设置
% % 参数设置
options = trainingOptions('sgdm', ...                % 梯度下降算法adam
    'MaxEpochs',500, ...                            % 最大训练次数 1000
    'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...
    'GradientThreshold', 1, ...                     
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...       
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...          
    'LearnRateDropPeriod',400, ...                  % 经过800次训练后 学习率为 0.01*0.1
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                 
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...               
    'Verbose', 0, ...                                 
    'Plots', 'training-progress');      

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502 \[2\] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502