回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测_2d-cnn matlab

回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入单输出运行环境Matlab2018b及以上,基于深度学习工具箱。

模型背景

卷积神经网络是1989 年由纽约大学Lecun 提出的一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如时间序列数据和图像数据等。卷积神经网络可以看作是传统神经网络的改进，都采用了层级网络结构。其本质是一种从输入到输出的映射，能够学习大量的映射关系。CNN 网络主要由输入层、卷积层、池化层和输出层构成，其中输入层主要是对原始数据进行预处理，包括去均值、归一化。卷积计算层有两个重要的操作: 局部关联和窗口滑动。池化层位于两个卷积层中间，用于压缩数据，减小过拟合。全连接层在CNN 网络的尾部，将池化层的输出数据进行拼接。CNN 网络最主要的优势在于权值共享的特殊结构，降低了网络的复杂性，对高维数据的处理无压力。同时CNN 也避免了传统神经网络反向传播梯度损失过快的缺点。