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-CNN（Gramian 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
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 300, ... % 最大训练次数 300
'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率为0.01
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 200, ... % 经过200次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127179100
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
