CNN卷积神经网络回归预测算法实现（基于Matlab 2018b及以上版本）-代码附样本供实验，Excel数据可替换使用,CNN卷积神经网络回归预测算法实践与Matlab应用-适用于Matlab
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卷积神经网络回归 大约有15个文件 
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资源介绍:
CNN卷积神经网络回归预测算法实现（基于Matlab 2018b及以上版本）——代码附样本供实验，Excel数据可替换使用,CNN卷积神经网络回归预测算法实践与Matlab应用——适用于Matlab 2018b以上版本,CNN 卷积神经网络回归预测算法（基于Matlab实现） 特殊要求：Matlab版本应高于2018b MATLAB代码，多输入单输出，结果如图数据直接用，附样本供实验。 代码运行无误，直接更Excel数据即可实现。 不负责详解，拿完直接发邮箱。 ,CNN; 卷积神经网络; 回归预测算法; Matlab 2018b以上版本; 代码运行无误; Excel数据; 样本供实验; 邮件发送。,基于Matlab 2018b以上版本的CNN卷积神经网络回归预测算法代码实现
**探索 CNN 在回归预测算法中的应用——基于 Matlab 的实现**
摘要：
本文将探讨如何利用卷积神经网络（CNN）进行回归预测算法的实现。我们将以 Matlab 作
为开发平台，通过一个多输入单输出的实例来展示 CNN 在处理回归问题时的效果。本文将
不涉及详细的算法解释，而是直接提供可运行的代码和样本数据，使读者能够快速上手并应
用到实际项目中。
一、引言
随着人工智能技术的发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了显
著的成功。除了分类问题，CNN 在回归预测问题中也展现出了强大的能力。本文将通过一
个具体实例，展示如何利用 Matlab 实现一个基于 CNN 的回归预测算法。
二、方法与实现
1. 数据准备
为了演示 CNN 在回归预测中的效果，我们使用一组样本数据。这些数据可以是任何形式的
输入输出对，例如时间序列数据、传感器数据等。数据应被整理成 Excel 格式，并准备好用
于训练和测试。
2. Matlab 环境配置
确保您的 Matlab 版本高于 2018b，以便使用最新的 CNN 功能和优化。
3. 构建 CNN 模型
在 Matlab 中，我们可以使用 Deep Learning Toolbox 来构建和训练 CNN 模型。以下是一个
简单的 CNN 模型结构示例：
```matlab
% 定义输入层和卷积层
layers = [
imageInputLayer([inputSize inputSize 1]) % 假设输入为灰度图像，需根据实际情况调整
尺寸
convolution2dLayer(5,5) % 卷积核大小设为 5x5，可调整
... % 可以添加更多层和参数
];
```
注意：这里只是一个模型结构的框架，您需要根据自己的问题和数据来调整层数、每层的参
数等。
4. 训练模型
DFPNwcfGcv
ofMJbGdIbH