多元回归预测 | Matlab 基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)的数据回归预测...

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⛄ 内容介绍

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit，简称GRU)是当前深度学习领域中非常热门的两个模型。它们在图像处理和序列数据处理方面都取得了显著的成果。本文将介绍如何将CNN和GRU结合起来，实现对多维输入数据的单输出预测。

在许多实际问题中，我们需要根据多维输入数据来进行预测。例如，根据一段时间内的气象数据预测未来的天气情况，或者根据一段音频数据判断说话者的情绪。这些问题都可以看作是将多维输入数据映射到一个标量输出的回归问题。

传统的方法中，我们通常使用手工设计的特征提取器来对输入数据进行预处理，然后再使用回归模型进行预测。然而，这种方法需要依赖领域知识和人工经验，且很难处理复杂的数据结构。而深度学习模型则能够自动学习输入数据的特征表示，从而减少了对特征工程的依赖。

在本文中，我们将介绍一种基于CNN和GRU的模型，用于实现对多维输入数据的单输出预测。首先，我们使用CNN对输入数据进行特征提取。CNN通过卷积层和池化层来提取输入数据中的空间特征，并通过全连接层将这些特征映射到一个固定维度的向量表示。然后，我们将这个向量表示输入到GRU中进行序列建模。GRU通过门控机制来控制信息的流动，并能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。最后，我们使用一个全连接层将GRU的输出映射到预测结果。

使用CNN-GRU模型进行多维输入单输出的预测有许多优势。首先，CNN能够自动学习输入数据的空间特征，无需手工设计特征提取器。其次，GRU能够处理序列数据中的长期依赖关系，能够更好地捕捉数据中的时序信息。最后，整个模型是端到端的，可以直接从原始输入数据到预测结果，简化了模型的构建和使用过程。

在实际应用中，我们可以根据具体的问题对CNN-GRU模型进行调整和扩展。例如，可以增加卷积层和GRU层的数量，或者调整它们的参数配置。此外，还可以引入注意力机制来提升模型的性能，或者使用其他类型的循环神经网络(如长短期记忆网络)代替GRU。

总结起来，本文介绍了基于CNN和GRU的模型，用于实现对多维输入数据的单输出预测。通过将CNN和GRU结合起来，我们能够自动学习输入数据的特征表示，并捕捉数据中的时序信息。这种模型在处理多维输入数据的回归问题上具有广泛的应用前景，可以应用于气象预测、情感分析等领域。希望本文能够对读者理解和应用CNN-GRU模型有所帮助。

⛄ 核心代码

classdef MoonMap
    % MoonMap Summary:
    %   I wanted to make something like a DICOM file that gave me more
    %   freedom to do what I want with the metadata. Plus it needs to store
    %   two images, one error and one quantitative.

    %   This is a class designed for Moonshine Image Analysis to save and
    %   load quantitative maps. Maps include metadata and two maps, one for
    %   the quantitative variable and the other for the error in
    %   computation of that map. Error and Quantitative maps can be of
    %   different types and posess different qualities to be outlined in
    %   the metadata below:

    %   Example:
    %     fakeMap = randi([0 10],100,100);
    %     fakeErr = randi([0 10],100,100);
    %     fakeMM = MoonMap(fakeMap, fakeErr, "rand", "rand", "rand")

    properties
        Map % the quantitative map
        Error % the error map, note that if there is no error map, it can be a zeros matrix
        Metadata % MM header file, similar to dicom but with freedom
    end

    methods
        function obj = MoonMap(qmap, emap, mtype, etype, atype, mdata, filename)
            % user only needs to specify the 5 variables listed
            obj.Map = qmap;
            obj.Error = emap;

            if(~exist('filename', 'var'))
                filename = 'unknown';
            end
            obj.Metadata = struct('Filename', filename, ...
                'MapType', mtype, ...
                'ErrorType', etype, ...
                'AnatomicalType', atype);
            % other variables can be appended here. I'm not lame like DICOM
            % where I have to specify every var to be used...
            if(exist('mdata', 'var'))
                fnames = fieldnames(mdata);
                for i = 1:length(fnames)
                    obj.Metadata.(fnames{i}) = mdata.(fnames{i});
                end
            end
        end

        % basic write function like for dicomwrite
        function MMwrite(MoonMapIn, FilePath)
            d = dir(fullfile(FilePath, "MoonMap*"));
            MM = MoonMapIn;
            filestring = fullfile(FilePath, ...
                strcat("MoonMap_", ...
                string(datetime('now', "Format", "dd-MMM-yyyy_HHmmss")), ...
                ".mat"));
            MM.Metadata.Filename = filestring;
            
            save(filestring, "MM")

            if(~isempty(d))
                for i = 1:length(d)
                    delete(fullfile(d(i).folder, d(i).name))
                end
            end
        end

        % Now need to be able to convert to dicom image
        % Only works one at a time, takes advantage of dicomwrite to save a
        % tmp file then load the dicom image and info into the proper
        % structures
        function [dcmImg, dcmInfo] = mm2dcm(MoonMapIn)
            FileName = fullfile(getenv('LOCALAPPDATA'), "tmp.dcm");

            if(~contains(class(MoonMapIn.Map), 'uint'))
                MoonMapIn.Map = uint16(MoonMapIn.Map + min(MoonMapIn.Map, [], 'all'));
            end

            dicomwrite(MoonMapIn.Map, FileName)
            
            dcmInfo = dicominfo(FileName);
            dcmImg = dicomread(dcmInfo);
            
            dcmInfo.ImageComments = "MoonMap2DICOM, " + ... 
            "MapType:" + MoonMapIn.Metadata.MapType + ...
            ", AnatomicalType:" + MoonMapIn.Metadata.AnatomicalType;

            delete(FileName)
        end

        function outputMoonMap = appendMMdata(inputMoonMap, dataStruct)
            fnames = fieldnames(dataStruct);
            for i = 1:length(fnames)
                inputMoonMap.Metadata.(fnames{i}) = dataStruct.(fnames{i});
            end
            outputMoonMap = inputMoonMap;
        end
    end
end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 王颖林,赖芨宇,郭丰敏.建设需求量预测分析中的人工神经网络和多元回归方法[J].武汉工程大学学报, 2013, 35(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1674-2869.2013.11.016.

[2] 吴玉鸣,徐建华.中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较[J].华东师范大学学报：自然科学版, 2003(4):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2003.04.013.

[3] 王秀杰,练继建,费守明,等.基于小波消噪的混沌多元回归日径流预测模型[J].系统仿真学报, 2007, 19(15):4.DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2007.15.058.

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