济南企业营销型网站建设价格,软件开发文档的重要性,汶上县住房和建设局网站,电脑有了外网是不是就可以做网站回归预测 | MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测#xff1b; 2.运行环…回归预测 | MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测 2.运行环境为Matlab2020b 3.输入多个特征输出单个变量多变量回归预测 4.data为数据集excel数据前7列输入最后1列输出所有文件放在一个文件夹 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价 模型描述 基于SAEStacked Autoencoder的堆叠自编码器是一种无监督学习算法用于学习输入数据的特征表示。它可以用于多输入单输出的回归预测任务。下面是一个基于SAE堆叠自编码器的多输入单输出回归预测的一般步骤准备输入数据和对应的输出标签。输入数据可以有多个特征每个特征可以是数值型、分类型或者其他类型的数据。输出标签是回归预测的目标值。对输入数据进行标准化处理使得不同特征具有相同的尺度。这可以提高模型的训练效果。使用堆叠自编码器的层次结构逐层进行训练。每一层的自编码器都是一个无监督学习模型它通过最小化重构误差来学习输入数据的表示。每个自编码器的隐藏层输出可以作为下一层自编码器的输入。 训练完整的堆叠自编码器后可以使用它来提取输入数据的特征表示。将输入数据通过每一层的自编码器得到每一层的隐藏层输出作为新的特征表示。使用提取的特征表示和对应的输出标签进行回归模型的训练。可以选择常见的回归模型如线性回归、支持向量回归SVR或者深度神经网络等。使用评估指标如均方误差、平均绝对误差等对训练好的回归模型进行评估。可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化性能。使用训练好的回归模型对新的输入数据进行预测。将输入数据通过特征提取步骤得到特征表示然后使用回归模型进行预测。SAE的堆叠自编码器可以根据具体的任务和数据进行调整和优化。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复基于SAE堆叠自编辑器多输入单输出回归预测。
%% 预测
t_sim1 predict(net, p_train);
t_sim2 predict(net, p_test ); %% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));disp([训练集数据的MAPE为, num2str(MAPE1)])
disp([测试集数据的MAPE为, num2str(MAPE2)])% MBE
mbe1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mbe2 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;disp([训练集数据的MSE为, num2str(mse1)])
disp([测试集数据的MSE为, num2str(mse2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
