使用python实现1DCNN-GRU回归预测_pytorch 1dcnn 回归

要实现1DCNN-GRU进行回归预测，您可以使用以下Python代码作为参考：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GRU, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
1
2
3
4
5
6

加载训练集和测试集的数据：

train_X = np.load('train_X.npy')  # 加载训练集特征数据
train_Y = np.load('train_Y.npy')  # 加载训练集目标数据

test_X = np.load('test_X.npy')  # 加载测试集特征数据
test_Y = np.load('test_Y.npy')  # 加载测试集目标数据
1
2
3
4
5

定义模型结构：

model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=train_X.shape[1:]))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(GRU(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
1
2
3
4
5
6
7
8
9

训练模型：

history = model.fit(train_X, train_Y, validation_data=(test_X, test_Y), epochs=10, batch_size=32)
1

绘制训练过程的损失曲线：

plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right')
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7

在测试集上进行预测并计算均方误差：

pred_Y = model.predict(test_X)

mse = mean_squared_error(test_Y, pred_Y)
print("Mean Squared Error: {:.2f}".format(mse))
1
2
3
4

请确保您已经准备好训练集和测试集的数据（train_X.npy、train_Y.npy、test_X.npy和test_Y.npy）。这只是一个简单示例，您可能需要根据您的数据集的特点进行必要的调整，例如输入信号的形状和目标变量的类型等。

希望对您有所帮助！如需更详细或个性化的帮助，请提供更多相关代码和数据。