res=result; %% 划分训练集与测试集 P_train=res(1:30:21600,10)'; T_train=res(1:30:21600,11)'; M=size(P_train,2); P_test=res(21600:30:end,10)'; T_test=res(21600:30:end,11)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,10,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,10,1,1,N));错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

这段代码中使用了错误的 reshape 函数。根据错误提示，元素数不能更改。正确的使用方法应该是将要改变的维度的大小设为 []，让 reshape 函数自动计算该维度的大小。修改后的代码如下：

res=result; %% 划分训练集与测试集 
P_train=res(1:30:21600,10)'; 
T_train=res(1:30:21600,11)'; 
M=size(P_train,2);  
P_test=res(21600:30:end,10)'; 
T_test=res(21600:30:end,11)'; 
N=size(P_test,2); 

%% 数据归一化 
[P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); 
P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input);  

t_train=categorical(T_train)'; 
t_test=categorical(T_test); 

%% 数据平铺 
P_train=double(reshape(P_train,[],1,1,M)); 
P_test=double(reshape(P_test,[],1,1,N));

这样修改后，reshape 函数会自动计算要改变的维度的大小，从而避免出现错误。

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%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。

您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行：

fullyConnectedLayer(3)      %全连接层

更改为：

fullyConnectedLayer(2)      %全连接层

然后再次运行您的训练代码，应该就可以解决这个问题了。

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim;P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码将之前提到的特征提取过程得到的矩阵res进行了进一步的处理。首先，outdim、num_size、num_train_s和f_的定义和计算方法与之前相同。然后，将矩阵res的前num_train_s行的前f_列提取出来，赋值给P_train，并进行转置操作；将矩阵res的前num_train_s行的第f_+1列到最后一列提取出来，赋值给T_train，并进行转置操作。最后，将P_train的列数赋值给M，也就是训练数据的数量。这段代码可能是在进行机器学习模型的训练前的数据预处理过程中使用的。