X=mat["X"] # y=mat["y"] Xtest=mat["Xtest"] ytest=mat["ytest"] Xval=mat["Xval"] yval=mat["yval"]

时间: 2023-12-05 07:00:12 浏览: 139
RAR

wine.mat wine_SVM

这段代码是从一个 .mat 文件中读取数据,并将其分别赋值给 X, y 和 Xtest, ytest, Xval, yval。.mat 文件是MATLAB的数据文件格式,可以包含多种类型的数据,如数值、字符串和结构体等。在Python中,我们可以使用scipy.io中的loadmat函数来读取.mat文件并将其转换为Python对象。因此,你需要先导入scipy: ``` from scipy import io ``` 然后,使用loadmat函数来读取.mat文件: ``` mat = io.loadmat('filename.mat') ``` 其中,'filename.mat' 是你要读取的.mat文件的文件名。读取.mat文件后,你可以使用上面提到的代码来分别获取 X, y 和 Xtest, ytest, Xval, yval。
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% 读取Excel文件 data = xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx'); % 提取速度和密度数据 velocity = data(:,2); density = data(:,3); % 定义四个范围 range1 = [0, 0.2]; range2 = [0.2, 0.4]; range3 = [0.4, 0.6]; range4 = [0.6, 1]; % 对每个速度值进行分类 for i = 1:length(velocity) if velocity(i) >= range1(1) && velocity(i) <= range1(2) category(i) = 1; elseif velocity(i) >= range2(1) && velocity(i) <= range2(2) category(i) = 2; elseif velocity(i) >= range3(1) && velocity(i) <= range3(2) category(i) = 3; elseif velocity(i) >= range4(1) && velocity(i) <= range4(2) category(i) = 4; end end % 将每个数据的分类结果加入到训练集和测试集中 Xtrain = velocity(trainInd)'; Ytrain = density(trainInd)'; category_train = category(trainInd); Xval = velocity(valInd)'; Yval = density(valInd)'; category_val = category(valInd); Xtest = velocity(testInd)'; Ytest = density(testInd)'; category_test = category(testInd); % 定义循环神经网络模型 numFeatures = 1; % 特征数量 numResponses = 1; % 响应数量 numHiddenUnits = 10; % 隐藏单元数量 net = fitnet(numHiddenUnits,'trainlm'); % 使用Levenberg-Marquardt训练算法 net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % 隐藏层使用双曲正切函数 % 将数据分为训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 valRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd,valInd,testInd] = divideblock(length(velocity),trainRatio,valRatio,testRatio); % 训练网络模型 Xtrain = velocity(trainInd)'; Ytrain = density(trainInd)'; Xval = velocity(valInd)'; Yval = density(valInd)'; % 将速度值和分类结果合并 Xtrain = [Xtrain, category_train']; Xval = [Xval, category_val']; Xtest = [Xtest, category_test']; net = train(net,Xtrain,Ytrain); % 预测下一个时间步的密度值 category_pred = 0; for i = 1:length(range4) if Ypred >= range4(1) && Ypred <= range4(2) category_pred = 4; end end fprintf('Predicted density category at t%d: %d\n',length(density)+1, category_pred); Xtest = velocity(testInd)'; Ytest = density(testInd)'; Ypred = net(Xtest(end)); % 输出预测结果 fprintf('Predicted density at t%d: %f\n',length(density)+1,Ypred);函数 'category' 的输入或输出的数目或类型不正确。怎么修改

% 导入数据 data = xlsread('数据文件.xlsx'); % 替换为实际数据文件的路径 X = data(:, 1:3); % 输入特征,假设有三个特征 Y = data(:, 4); % 输出目标 % 数据预处理 X = (X - mean(X)) / std(X); % 标准化输入特征 % 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 validationRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), trainRatio, validationRatio, testRatio); XTrain = X(trainInd, :)'; YTrain = Y(trainInd)'; XVal = X(valInd, :)'; YVal = Y(valInd)'; XTest = X(testInd, :)'; YTest = Y(testInd)'; % 构建LSTM网络 inputSize = size(XTrain, 1); numHiddenUnits = 100; % LSTM隐藏单元数量 outputSize = 1; layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer]; % 设置训练选项 maxEpochs = 100; miniBatchSize = 64; initialLearnRate = 0.001; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', maxEpochs, ... 'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 'InitialLearnRate', initialLearnRate, ... 'ValidationData', {XVal, YVal}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练LSTM网络 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); % 测试网络性能 YPred = predict(net, XTest); rmse = sqrt(mean((YPred - YTest).^2)); fprintf('测试集的均方根误差(RMSE):%f\n', rmse); % 绘制预测结果与真实值 figure; plot(1:length(YTest), YTest, 'b', 1:length(YTest), YPred, 'r--'); legend('真实值', '预测值'); xlabel('样本序号'); ylabel('目标值'); title('预测结果');

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