基于matlab的回归、分类、时序预测基本算法全家桶 基于matlab开发的11款时序预测模型代码

基于matlab的回归、分类、时序预测基本算法全家桶基于matlab开发的11款时序预测模型代码基础 BP 神经网络回归对应文件夹002-基于BP神经网络回归适用场景 预测连续数值如房价预测、销量预测。%% 1. 清空环境clear; clc; close all;%% 2. 加载数据 (假设数据存储在 data.xlsx 中)% 输入数据 P (例如历史数据)目标数据 T (例如未来数值)data xlsread(‘data.xlsx’);P data(:, 1:end-1)‘; % 输入矩阵转置为列向量形式T data(:, end)’; % 目标矩阵%% 3. 数据归一化 (非常重要)[p_train, ps_input] mapminmax(P, 0, 1);[t_train, ps_output] mapminmax(T, 0, 1);%% 4. 创建 BP 网络% newff(输入范围, [隐藏层节点数], {‘激活函数’}, 训练函数)hidden_layer_size 10;net newff(p_train, t_train, hidden_layer_size, {‘tansig’, ‘purelin’}, ‘trainlm’);%% 5. 设置训练参数net.trainParam.epochs 1000; % 最大训练次数net.trainParam.goal 1e-6; % 训练目标误差net.trainParam.lr 0.01; % 学习率%% 6. 训练网络net train(net, p_train, t_train);%% 7. 测试与仿真y_train sim(net, p_train); % 仿真结果Y mapminmax(‘reverse’, y_train, ps_output); % 反归一化%% 8. 绘图figure;plot(T, ‘b-o’); hold on;plot(Y, ‘r-*’);legend(‘真实值’, ‘预测值’);title(‘BP神经网络回归预测结果’);基础 BP 神经网络分类对应文件夹003-基于BP神经网络分类适用场景 判别类别如鸢尾花分类、故障诊断。%% 1. 清空环境clear; clc; close all;%% 2. 加载数据 (以鸢尾花数据为例)load iris_dataset; % MATLAB自带的鸢尾花数据inputs irisInputs; % 输入数据targets irisTargets; % 目标数据 (one-hot 编码)%% 3. 创建网络% patternnet 专门用于模式识别分类hiddenLayerSize 10;net patternnet(hiddenLayerSize);%% 4. 划分训练集和测试集net.divideParam.trainRatio 70/100;net.divideParam.valRatio 15/100;net.divideParam.testRatio 15/100;%% 5. 训练网络[net, tr] train(net, inputs, targets);%% 6. 测试与评估outputs net(inputs);errors gsubtract(targets, outputs);% 计算混淆矩阵figure;plotconfusion(targets, outputs);title(‘分类混淆矩阵’);卷积神经网络对应文件夹004/005/006-基于卷积神经网络(CNN)适用场景 图像识别、复杂特征提取。这里使用的是 MATLAB 深度学习工具箱。%% 1. 清空环境clear; clc; close all;%% 2. 准备图像数据 (假设图片在 ‘Images’ 文件夹下)% imds imageDatastore(‘Images’, ‘IncludeSubfolders’, true, ‘LabelSource’, ‘foldernames’);% 这里用随机数据演示网络结构inputSize [28 28 1]; % 假设输入是 28x28 的灰度图numClasses 10; % 假设分 10 类%% 3. 定义网络层结构layers [imageInputLayer(inputSize)% 卷积块 1 convolution2dLayer(3, 8, Padding, same) % 3x3 卷积核8个 batchNormalizationLayer reluLayer % 最大池化层 maxPooling2dLayer(2, Stride, 2) % 卷积块 2 convolution2dLayer(3, 16, Padding, same) batchNormalizationLayer reluLayer % 全连接层与分类层 fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];%% 4. 设置训练选项options trainingOptions(‘sgdm’, …‘MaxEpochs’, 10, …‘InitialLearnRate’, 0.01, …‘Verbose’, false, …‘Plots’, ‘training-progress’);%% 5. 训练网络 (需要真实数据 imds)% net trainNetwork(imds, layers, options);