SSA-ESN多输出回归(加图) Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好仅需要根据输出个数修改outdim值(输出个数值)替换数据集即可运行数据格式为excel 每个输出都有对应的图一的四张图 包含训练集和测试集的线性拟合图 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b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、 注保证源程序运行今天给大家带来一个超实用的Matlab代码分享这个代码基于SSA-ESN奇异谱分析-回声状态网络算法专门用于多输出回归问题。代码已经经过调试可以直接运行特别适合刚接触机器学习的小白。为什么选择SSA-ESNSSA奇异谱分析是一种强大的信号处理工具能够有效提取信号中的有用信息而ESN回声状态网络是一种特殊的循环神经网络具有强大的非线性建模能力。两者的结合让这个模型在处理复杂非线性回归问题时表现出色。代码特点多输出支持通过设置outdim参数可以轻松调整输出个数数据格式友好支持Excel格式数据直接导入使用可视化效果丰富每个输出都配有一组可视化图表评价指标全面包含R²、MAE、MBE、RMSE等多种指标代码注释详细每行代码都有中文解释方便学习代码结构与解析1. 数据导入与预处理% 导入数据 data readtable(your_data.xlsx); % 替换为你的数据文件 input_data data(:, 1:end-1); % 输入特征 output_data data(:, end); % 输出目标 % 数据标准化 [input_norm, ~] mapminmax(input_data, 0, 1); [output_norm, ~] mapminmax(output_data, 0, 1); % 划分训练集和测试集 train_ratio 0.7; train_indices 1:floor(size(input_norm, 2)*train_ratio); test_indices floor(size(input_norm, 2)*train_ratio)1:end; input_train input_norm(:, train_indices); output_train output_norm(:, train_indices); input_test input_norm(:, test_indices); output_test output_norm(:, test_indices);代码分析这里首先导入数据并进行标准化处理然后按照比例划分训练集和测试集。标准化是为了让数据进入模型前具有相似的尺度避免某些特征占据主导地位。2. 模型训练与预测% SSA-ESN参数设置 N 100; % 隐层节点数 rho 0.9; % 谱半径 sigma 0.5; % 输入权重标准差 % 模型训练 [~, Y_train] ssa_esn(input_train, output_train, N, rho, sigma); Y_test ssa_esn(input_test, [], N, rho, sigma); % 测试集预测代码分析SSA-ESN多输出回归(加图) Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好仅需要根据输出个数修改outdim值(输出个数值)替换数据集即可运行数据格式为excel 每个输出都有对应的图一的四张图 包含训练集和测试集的线性拟合图 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b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、 注保证源程序运行通过设置隐层节点数、谱半径等参数训练SSA-ESN模型。ssa_esn函数内部完成了模型的构建和训练过程。3. 结果分析与可视化% 计算评价指标 r2_train r2_score(output_train, Y_train); mae_train mae(output_train, Y_train); rmse_train rmse(output_train, Y_train); r2_test r2_score(output_test, Y_test); mae_test mae(output_test, Y_test); rmse_test rmse(output_test, Y_test); % 显示结果 disp([训练集 R²: , num2str(r2_train)]); disp([训练集 MAE: , num2str(mae_train)]); disp([训练集 RMSE: , num2str(rmse_train)]); disp([测试集 R²: , num2str(r2_test)]); disp([测试集 MAE: , num2str(mae_test)]); disp([测试集 RMSE: , num2str(rmse_test)]); % 绘制拟合图 figure; plot_regression(output_train, Y_train, 训练集拟合图); plot_regression(output_test, Y_test, 测试集拟合图);代码分析通过计算R²、MAE、RMSE等指标全面评估模型性能。同时生成拟合图直观展示模型预测效果。怎么使用这个代码准备数据将你的数据整理成Excel格式最后一列作为目标输出修改参数根据需要调整outdim输出个数和其他模型参数运行代码直接运行即可结果会自动生成查看结果关注控制台输出的评价指标和生成的图表小白注意事项数据格式确保Excel文件路径正确数据格式符合要求参数调整可以根据数据特点调整隐层节点数、谱半径等参数结果解读重点关注R²值越接近1说明拟合效果越好希望这篇分享能帮到正在学习回归分析的你如果有任何问题欢迎留言讨论~