前端个人网站模板,什么是网络营销的基础,网站建设马鞍山,广告设计与制作专业需要艺考吗分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测 目录 分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测#xff08;完整源码和数据) 2.自…分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测 目录 分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测完整源码和数据) 2.自带数据多输入单输出多分类。程序可出分类效果图混淆矩阵图。 3.直接替换数据即可使用保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2022及以上。 4.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 模型描述
GASF-CNNGramian Angular Summation Field Convolutional Neural Network是一种基于格拉姆角场和卷积神经网络的数据分类预测方法。
GASF是一种将时间序列数据转换为图像表示的方法。它基于格拉姆角和和求和运算将时间序列数据转换为二维矩阵。这个转换过程捕捉了时间序列数据的周期性和相对关系从而提供了更丰富的特征表示。
卷积神经网络CNN是一种常用的深度学习模型专门用于处理具有网格结构的数据如图像。CNN通过在输入数据上应用一系列的卷积操作和非线性激活函数自动学习输入数据中的特征。在图像分类任务中CNN已经取得了很大的成功。
GASF-CNN结合了GASF和CNN的优势用于数据分类预测。其基本步骤如下
输入数据准备将时间序列数据转换为GASF表示。这涉及将时间序列数据划分为小的时间窗口并使用GASF算法将每个时间窗口转换为GASF图像。
卷积神经网络构建建立一个CNN模型用于从GASF图像中学习特征并进行数据分类。CNN模型通常由卷积层、池化层、全连接层等组成可以根据具体任务进行设计。
模型训练使用标记的训练数据对GASF-CNN模型进行训练。通过将GASF图像作为输入将标签作为目标输出使用反向传播算法和优化技术如随机梯度下降来调整模型参数以最小化预测错误。
模型预测使用训练好的GASF-CNN模型对新的未标记数据进行分类预测。将未标记数据转换为GASF图像并通过CNN模型获取预测结果。
GASF-CNN方法适用于各种类型的时间序列数据分类任务如股票价格预测、心电图分类、运动识别等。它通过结合GASF的优势和CNN的特征学习能力提供了一种强大的数据分类预测方法。 程序设计
完整程序和数据私信博主回复GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测。 convolution2dLayer([3, 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([3, 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fullyConnectedLayer(1) % 全连接层regressionLayer]; % 回归层
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%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 300, ... % 最大训练次数 300InitialLearnRate, 1e-2, ... % 初始学习率为0.01LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 200, ... % 经过200次训练后 学习率为 0.01 * 0.1Shuffle, every-epoch, ... % 每次训练打乱数据集Plots, training-progress, ... % 画出曲线Verbose, false);
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