卷积神经网络完成程序matlab2014a调试可运行下载

weixin_39820535 2019-12-03 07:30:16

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。那么与其他的神经网络在分类方面哪里不同呢？卷积神经网络默认输入是图像，一个卷积神经网络由很多层组成，它们的输入是三维的，输出也是三维的，有的层有参数，有的层不需要参数。卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器
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基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统——GCN分类预测工具箱,基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统——GCN分类算法的Matlab实现,【创新】GCN分类基于图卷积神经网络的数据分类预测 Matlab语言邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖你先用你就是创新抓住机会程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2022b以及以上 2、代码中文注释清晰，质量极高 3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。 4、测试数据集，可以直接运行源程序。适合新手小白 ,核心关键词：创新; GCN分类; 图卷积神经网络; 数据分类预测; Matlab语言; 邻接矩阵; 相关系数; 节点; 抓住机会; 运行环境要求; 代码中文注释; 运行结果图; 测试数据集。,基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统——GCN分类算法的Matlab实现

时序预测|基于卷积神经网络CNN的数据时间序列预测Matlab程序单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 时序预测|基于卷积神经网络CNN的数据时间序列预测Matlab程序单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL

回归预测|基于卷积神经网络CNN的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 本代码来源于网络回归预测|基于卷积神经网络CNN的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL

该项目是个人实践项目，答辩评审分达到90分，代码都经过调试测试，确保可以运行！，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！

内容概要：本文详细介绍了一个基于卷积神经网络（CNN）的交通流量预测项目，使用MATLAB实现，包含完整的程序代码、GUI设计和算法流程。项目通过构建一维卷积神经网络模型，对多源时空交通数据进行特征提取与高精度预测，涵盖数据预处理、模型搭建、训练优化、性能评估及系统部署全流程。模型采用滑动窗口机制处理时间序列数据，结合归一化、正则化、Dropout等技术提升泛化能力，并通过多种指标（如RMSE、MAE、MAPE、R²等）进行量化评估。项目还提供了模块化目录结构、可视化GUI界面及自动化部署方案，支持实时预测与多场景应用。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员、交通工程技术人员及从事智能交通系统开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于城市交通流量的高精度短期预测，支持信号灯优化、拥堵预警、路径规划等智能交通应用；②作为深度学习在时序预测领域的教学案例，帮助理解CNN在非图像领域的建模方法；③为智慧城市建设提供可复用的技术框架，支持多城市、多场景的迁移与扩展。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的完整代码与GUI实现，动手运行并调试程序，深入理解数据预处理、网络结构设计与超参数调优的关键步骤。同时可尝试替换实际交通数据，验证模型泛化能力，并进一步探索融合多模态数据（如天气、事件）或引入更先进模型（如LSTM、GNN）以提升预测性能。

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