Python实现随机分布式延迟PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN回归模型项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

近年来,深度学习技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。卷积神经网络(CNN)作为深度学习的一个重要分支,因其在图像处理任务上的出色表现而备受关注。然而,CNN模型的训练是一个极其复杂的优化问题,尤其是当网络层数增加或数据集规模扩大时,训练过程会变得异常漫长且容易陷入局部最优解。 

传统的方法如梯度下降法及其变种(如Adam、RMSprop等)尽管在许多情况下表现良好,但对于某些具有挑战性的任务,它们可能无法有效地探索整个解空间,尤其是在存在大量局部极小值的情况下。此外,对于大规模数据集而言,单机训练的时间成本非常高,这促使研究人员寻求更高效的优化算法以及能够利用分布式计算环境的方法。

随机分布式延迟粒子群优化(Randomly Delayed Distributed Particle Swarm Optimization, RODDPSO)是一种结合了粒子群优化(PSO)与分布式计算的新型优化算法。该算法通过引入随机延迟机制来改善粒子之间的信息交换,从而增强全局搜索能力,并通过分布式处理来加速计算过程。RODDPSO算法的设计目的是为了克服传统PSO算法容易陷入局部最优的问题,并通过分布式计算来提高优化速度。

本项目致力于将RODDPSO算法应用于CNN回归模型的优化,目标是改善模型的训练效率和预测准确性。具体来说,我们将利用RODDPSO算法来优化CNN模型中的超参数,通过随机延迟策略来增强粒子之间的信息交换,同时利用分布式计算环境来加速训练过程。

本项目通过Python实现随机分布式延迟PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN回归模型项目实战。  

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

编号 

变量名称

描述

1

x1

2

x2

3

x3

4

x4

5

x5

6

x6

7

x7

8

x8

9

x9

10

x10

11

y

标签

数据详情如下(部分展示):

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

关键代码:

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

从上图可以看到,总共有11个变量,数据中无缺失值,共2000条数据。

关键代码: 

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下:   

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

4.2 相关性分析

从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。  

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下:

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下: 

5.3 特征样本增维

特征增维后的形状如下:

6.构建随机分布式延迟PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN回归模型   

主要使用通过PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN回归模型,用于目标回归。    

6.1 随机分布式延迟PSO算法寻找最优参数值 

适应度曲线:

最优参数值: 

   

6.2 最优参数构建模型 

编号

模型名称

参数

1

CNN回归模型    

units=best_units

2

epochs=best_epochs 

6.3 模型摘要信息 

6.4 模型网络结构

6.5 模型训练集测试集损失曲线图

7.模型评估

7.1评估指标及结果  

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称

指标名称

指标值

测试集

CNN回归模型    

R方

0.9415

均方误差

1338.4005

解释方差分

0.9417

绝对误差

28.4934

从上表可以看出,R方分值为0.9415,说明模型效果比较好。     

关键代码如下:      

  

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型效果良好。      

8.结论与展望

综上所述,本文采用了PSO粒子群优化算法优化CNN回归算法来构建回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/61442.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【电路笔记 信号】极点的物理意义

图像总结 极点的具体位置为我们提供了关于系统行为的重要信息,有助于分析系统的频率响应、时间响应和稳定性: 极点的虚部决定了系统的振荡频率,即系统的自然频率。极点的实部决定了系统的稳定性和阻尼特性。负实部表示稳定的衰减响应&#x…

cocoscreator-doc-TS-脚本开发-使用 TypeScript 脚本

//申明类型property(cc.Label) //类型 编辑器展示label:cc.Label null; // 声明变量 默认值property({visible:false})test:string hello;property({type:cc.Integer})int1 1;//声明数组property([cc.Node])public myNodes:cc.Node[] [];//声明 getsetproperty_width …

目录背景缺少vscode右键打开选项

目录背景缺少vscode右键打开选项 1.打开右键管理 下载地址:https://wwyz.lanzoul.com/iZy9G2fl28uj 2.开始搜索框搜索vscode, 找到其源目录 3.目录背景里面, 加入vscode.exe 3.然后在目录背景下, 右键, code就可以打…

Redis的特性

Redis的基本特性 1.速度快 (1)redis的所有数据都是存储在内存中的,这是redis速度快的主要原因。 (2)redis使用C语言来实现的,C语言实现的程序和系统更接近,因此速度比较快。 (3&am…

如何使用PCL处理ROS Bag文件中的点云数据并重新保存 ubuntu20.04

如何使用PCL处理ROS Bag文件中的点云数据并重新保存 要精确地处理ROS bag中的点云数据并使用PCL进行处理,再将处理后的数据保存回新的ROS bag文件,以下方案提供了详细、专业和严谨的步骤。 步骤 1: 环境设置 确保安装了ROS和PCL,并配置好环…

服务器Docker OOM RSS高问题排查思路

优质博文:IT-BLOG-CN 防走弯路为防止走弯路,强烈建议先仔细阅读以下加粗内容: 如果你的应用是因为公司最近降成本调小实例物理内存才出现docker oom,而之前从来没有出现过,那么大概率是堆内存太大导致,这种…

Hadoop的汽车销量数据分析系统

摘要 随着大数据技术的快速发展,基于大数据的分析应用日益普及。本论文针对汽车行业,本论文设计并实现了一个基于Hadoop的汽车销量数据分析系统,旨在提供汽车行业的决策支持和市场洞察。系统首先通过网络爬虫和API等方式采集汽车销量数据&am…

在应用启动时,使用 UniApp 提供的 API 检查和请求权限。

在使用 UniApp 开发 App 时,如果你需要在应用启动时提示用户获取本地媒体权限,可以按照以下步骤操作: 1. 明确需要的权限 要访问本地媒体(如相机、麦克风或文件存储),需要申请以下权限: Andr…

掌握Git分布式版本控制工具:从基础到实践

一、引言 在软件开发过程中,版本控制是不可或缺的一环。Git作为一种分布式版本控制工具,以其高效、灵活的特点,受到了广大开发者的青睐。本文将详细介绍Git的基本概念、工作流程、常用命令,以及在IntelliJ IDEA中的操作方法。 二、…

【Python】FastAPI:Token认证

FastAPI:Token认证 本教程通过 FastAPI 实现用户登录和基于 JWT(JSON Web Token) 的认证与授权,适合初学者到进阶用户。教程特别关注 Depends、OAuth2PasswordBearer 等非基础操作的详细讲解,帮助你全面掌握相关技术。…

第7章硬件测试-7.3 功能测试

7.3 功能测试 7.3.1 整机规格测试7.3.2 整机试装测试7.3.3 DFX测试 功能测试包括整机规格、整机试装和整机功能测试,是整机结构和业务相关的测试。 7.3.1 整机规格测试 整机规格测试包括尺寸、重量、温度、功耗等数据。这些测试数据与设计规格进行比对和校验&…

芯片之殇——“零日漏洞”(文后附高通64款存在漏洞的芯片型号)

芯片之殇——“零日漏洞”(文后附高通64款存在漏洞的芯片型号) 本期是平台君和您分享的第113期内容 前一段时间,高通公司(Qualcomm)发布安全警告称,提供的60多款芯片潜在严重的“零日漏洞”,芯片安全再一次暴露在大众视野。 那什么是“零日漏洞”?平台君从网上找了一段…

「Mac玩转仓颉内测版23」基础篇3 - 深入理解整数类型

本篇将详细讲解Cangjie中的整数类型,探讨整数的定义、操作、表示范围、进制表示、类型转换及应用场景,帮助开发者在Cangjie中灵活运用整数类型构建程序逻辑。 关键词 有符号整数与无符号整数表示范围与溢出进制表示类型转换字面量与操作 一、整数类型概…

如何恢復電腦IP地址的手動設置?

手動設置IP地址後,可能會遇到一些網路連接問題,或者需要恢復到之前的自動獲取狀態。這篇文章將詳細介紹如何恢復電腦的IP地址設置。 為什麼需要恢復IP地址設置? 網路連接問題:手動設置IP地址後,可能會導致與路由器或…

Python-简单病毒程序合集(一)

前言:简单又有趣的Python恶搞代码,往往能给我们枯燥无味的生活带来一点乐趣,激发我们对编程的最原始的热爱。那么话不多说,我们直接开始今天的编程之路。 编程思路:本次我们将会用到os,paltform,threading,ctypes,sys,…

跟我学C++中级篇——Design Patterns的通俗说法

一、设计模式 Design patterns,软件设计模式,它是什么?很多初学者会被这种高大上的东西给唬住。其实,所有的书籍上都说得很清楚,只是它们把这种说法说得很高大上而已。举个简单例子,在抖音上经常可以看到介…

Linux16 多路复用(二)

多路复用(二) 1. 多路复用 - poll功能函数原型关于 pollfd 结构体类型poll 代码框架一些示例代码poll相较于select优点poll的缺点 2. 多路复用 - epoll关于epoll的三个系统调用创建 - epoll_create控制 - epoll_ctl函数原型关于 epoll_event 结构体 等待…

数字化那点事:一文读懂物联网

一、物联网是什么? 物联网(Internet of Things,简称IoT)是指通过网络将各种物理设备连接起来,使它们可以互相通信并进行数据交换的技术系统。通过在物理对象中嵌入传感器、处理器、通信模块等硬件,IoT将“…

Jmeter的后置处理器(二)

5--JSR223 PostProcessor 功能特点 自定义后处理逻辑:使用脚本语言编写自定义的后处理逻辑。支持多种脚本语言:支持 Groovy、JavaScript、BeanShell 等脚本语言。动态参数传递:将提取的数据存储为变量,供后续请求使用。灵活性高…

非对称之美(贪心)

非对称之美(贪心) import java.util.*; public class Main{public static void main(String[] arg) {Scanner in new Scanner(System.in);char[] ch in.next().toCharArray(); int n ch.length; int flag 1;for(int i 1; i < n; i) {if(ch[i] ! ch[0]) {flag …