clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是不清楚 svm_fitness 函数的具体实现以及数据的特征。建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等），再进行调试和优化。同时，您也可以尝试调整遗传算法的参数以获得更好的结果。

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clear; close all; clc clear; % 读取txt文件 data1 = importdata('dataa.txt'); data2 = importdata('datab.txt'); data3 = importdata('datac.txt'); % 组合数据 data=cat(3,data1,data2,data3); % 保存mat文件 save('data.mat', 'data');生成的数据再次调用

如果要再次调用生成的数据文件data.mat，可以使用MATLAB中的load函数来读取数据。具体方法如下：

load('data.mat'); % 读取数据

这样就可以将数据读取到MATLAB的工作空间中，然后可以使用变量名`data`来访问数据。需要注意的是，如果在读取数据之前已经定义了变量名`data`，则会覆盖掉已有的`data`变量，因此建议在读取数据之前清空工作空间中的变量，例如：

clear; % 清空工作空间
load('data.mat'); % 读取数据

这样可以确保读取的数据被保存在新的变量中，不会与已有的变量产生冲突。

解释代码：clear clc close all tic %% 用importdata这个函数来读取文件 % shuju=importdata('cc101.txt'); load('cc101'); shuju=c101; % bl=importdata('103.txt'); bl=3; cap=60; %车辆最大装载量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「张叔zh

这段代码是MATLAB代码，包含了以下几个部分：

1. `clear clc close all`：清MATLAB的工作区、命令窗口和图形窗口，以便开始一个新的任务。

2. `tic`：开始计时，用于衡量程序运行时间。

3. `shuju=importdata('cc101.txt');`：`importdata`函数用于从文本文件中读取数据，本行代码将文件`cc101.txt`中的数据读取到变量`shuju`中。

4. `load('cc101'); shuju=c101;`：`load`函数用于加载MATLAB的.mat格式文件，本行代码将文件`cc101.mat`中的数据读取到变量`c101`中，并将其赋值给变量`shuju`。

5. `bl=importdata('103.txt');`：同第3行代码，将文件`103.txt`中的数据读取到变量`bl`中。

6. `bl=3; cap=60;`：为变量`bl`和`cap`赋初值，分别表示车辆数量和车辆最大装载量。

这段代码的主要作用是读取数据文件，准备开始一个新的任务，并为变量赋初值。