当前位置：首页 > news >正文

基于霜冰优化算法（RIME）优化CNN实现多输入多输出回归预测

news 2026/5/12 18:55:19

【23年算法】RIME-CNN多输出回归基于霜冰优化算法(RIME)优化卷积神经网络(CNN)的多输入多输出回归预测 RIME可更换为NGO,PSO,INFO,COA等 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用适合新手小白 5、注：保证源程序运行，

在机器学习和深度学习领域，如何精准地进行多输入多输出回归预测一直是研究的热点。今天咱们就来讲讲基于霜冰优化算法（RIME）优化卷积神经网络（CNN）来实现这一目标，而且RIME还能轻松替换为NGO、PSO、INFO、COA等其他优化算法，灵活性满满。

一、运行环境

本次实现要求MATLAB版本为2019b及其以上，大家先检查下自己的MATLAB版本，别到时候运行出错才发现环境不对哈。

二、评价指标

我们会用到一系列评价指标来衡量模型的性能，像R2、MAE、MBE、RMSE等。这些指标各自有啥用呢？简单说，R2衡量的是模型对数据的拟合优度，越接近1说明拟合效果越好；MAE（平均绝对误差）能直观反映预测值和真实值平均误差的大小；MBE（平均偏差误差）看的是预测值和真实值偏差的平均情况；RMSE（均方根误差）则对较大误差更为敏感，能突出模型对异常值的处理能力。

三、代码及分析

咱们来看段核心代码示例（假设用RIME优化CNN）：

% 加载数据 load('your_test_dataset.mat'); % 这里加载测试数据集，你可以替换为自己的数据，非常适合新手小白上手 input_data = dataset(:, 1:end - 2); % 提取输入数据，这里假设最后两列是输出 output_data = dataset(:, end - 1:end); % 划分训练集和测试集 [train_input, test_input, train_output, test_output] = splitapply(input_data, output_data, 0.8); % 80%的数据作为训练集，20%作为测试集 % 构建CNN模型 layers = [ imageInputLayer([size(input_data, 2), 1, 1]) % 输入层，根据输入数据特征调整维度 convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层，3x3卷积核，16个滤波器，same填充保证输出尺寸不变 reluLayer() % ReLU激活函数增加非线性 maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层，2x2池化窗口，步长为2 fullyConnectedLayer(128) % 全连接层，128个神经元 reluLayer() fullyConnectedLayer(size(output_data, 2)) % 最后全连接层输出维度与输出数据维度一致 regressionLayer()]; % 回归层，因为是回归问题 % 使用RIME优化算法优化CNN options = rimeOptimizerOptions('MaxIterations', 100); % 设置RIME优化算法的最大迭代次数为100 net = trainNetwork(train_input, train_output, layers, options); % 模型预测 predicted_output = predict(net, test_input); % 计算评价指标 r2 = 1 - sum((test_output - predicted_output).^2) / sum((test_output - mean(test_output)).^2); mae = mean(abs(test_output - predicted_output)); mbe = mean(test_output - predicted_output); rmse = sqrt(mean((test_output - predicted_output).^2));

在这段代码里，首先加载数据，这一步很关键，数据加载对了后面才能顺利开展。接着划分训练集和测试集，合理的划分比例能让模型得到充分训练又能有效评估性能。构建CNN模型时，从输入层开始，卷积层提取数据特征，ReLU激活函数引入非线性，池化层减少数据维度同时保留关键特征，全连接层将前面提取的特征进行整合并输出最终预测结果。然后使用RIME优化算法对模型进行训练，通过设置最大迭代次数等参数找到最优的模型参数。最后进行预测并计算评价指标，看看模型到底表现如何。