我想把这段代码plot(1:N, T_test, 'r-', 1:N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1);换成用点表示数据

时间: 2023-12-26 07:03:31 浏览: 29
如果你想用点表示数据,可以将代码中的 `'r-'` 和 `'b-'` 替换成 `'rx'` 和 `'bx'`,这样就可以用红色和蓝色的点来表示数据。同时,将 `'LineWidth', 1` 删除,因为这个参数只影响线条的宽度,而对点没有影响。 因此,正确的代码应该为: ```matlab plot(1:N, T_test, 'rx', 1:N, T_sim2, 'bx'); ``` 这段代码将绘制两条曲线,每条曲线用红色和蓝色的点表示数据,并用不同的颜色区分。
相关问题

plot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1)

这段MATLAB代码使用了plot函数绘制两条曲线,第一条曲线的横坐标为1到N,纵坐标为T_test,颜色为红色('r-'表示红色实线),第二条曲线的横坐标为1到N,纵坐标为T_sim2,颜色为蓝色('b-'表示蓝色实线),线宽为1。 具体解释如下: 1. plot函数的第一个参数是横坐标,这里使用了1到N的整数序列,表示N个数据点的横坐标。 2. plot函数的第二个参数是纵坐标,这里T_test和T_sim2是两个数组,分别表示两条曲线的N个数据点的纵坐标。 3. 'r-'和'b-'是颜色和线型的表示方式,'r-'表示红色实线,'b-'表示蓝色实线。 4. 'LineWidth'是线宽的设置,这里设置为1。 绘制完成后,两条曲线将同时显示在同一个坐标系中,可以通过图例等方式进行区分。

plot(1: N, T_test, 'x','r-', 1: N, T_sim2,'x', 'b-', ''MarkerSize', 1)

这段代码存在两个问题: 1. `'x','r-'` 和 `'x','b-'` 中间需要添加逗号。即应该改为 `'x', 'r-'` 和 `'x', 'b-'`。 2. `''MarkerSize', 1` 中的两个单引号是多余的,应该删除其中的一个单引号。即应该改为 `'MarkerSize', 1`。 因此,正确的代码应该为: ```matlab plot(1:N, T_test, 'x', 'r-', 1:N, T_sim2, 'x', 'b-', 'MarkerSize', 1); ``` 这段代码将绘制两条曲线,每条曲线用 `'x'` 表示数据点,并用不同的颜色(红色和蓝色)和样式(实线)区分。`'MarkerSize', 1` 表示设置点的大小为1。

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% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = data((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(input_test_n); % 预测位置 ori_pred = net_ori(input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(2:3,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = net_ori(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码有误,修改一下给出我正确的代码

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间,inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');input=res((1: 120), 2: 6)'; %载入输入数据 output=res((1: 120), 7 :9)'; %载入输出数据input_这段代码的预测结果为什么都是0train = input(1:80); outest_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); tput_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; % 输入层节点数量 hiddennum=10;% 隐含层节点数量 outputnum=2; % 输出层节点数量[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间,inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1);net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型,传递函数使用purelin,采用梯度下降法训练 W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test,'bo-') hold on plot(test_simu,'r*-') hold on.an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');

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