% 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); % 定义循环神经网络模型 numFeatures = 1; % 特征数量 numResponses = 1; % 响应数量 numHiddenUnits = 50; % 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)'; net = train(net,Xtrain,Ytrain); % 预测下一个时间步的密度值 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); Predicted density at t703: 19.252766 >> 输出的图都是什么意思

这段代码是用 MATLAB 实现的循环神经网络模型，用来预测速度和密度之间的关系。首先从 Excel 文件中读取数据，然后将数据分成训练集、验证集和测试集。然后定义了一个具有一个输入特征、一个输出响应和50个隐藏单元的神经网络模型，并使用Levenberg-Marquardt训练算法进行训练。然后使用训练好的模型来预测下一个时间步的密度值，并输出预测结果。最后，输出的图是指网络训练过程中的误差下降曲线，用来评估模型的性能。

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%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。

修改这段代码，使得绘制曲线是红色的，而且带网格：function plotExcelData(filename, sheetname, xcol, ycol) % filename: Excel文件名 % sheetname: 工作表名 % xcol: X轴数据列号 % ycol: Y轴数据列号 % 导入Excel数据 data = xlsread(filename, sheetname); % 提取X轴和Y轴数据 xdata = data(:, xcol); ydata = data(:, ycol); % 绘制图表 plot(xdata, ydata); % 添加标题和标签 title('Excel数据绘图'); xlabel(sprintf('列%d', xcol)); ylabel(sprintf('列%d', ycol)); end

以下是修改后的代码，可以绘制红色曲线并带有网格：

function plotExcelData(filename, sheetname, xcol, ycol)
% filename: Excel文件名
% sheetname: 工作表名
% xcol: X轴数据列号
% ycol: Y轴数据列号

% 导入Excel数据
data = xlsread(filename, sheetname);

% 提取X轴和Y轴数据
xdata = data(:, xcol);
ydata = data(:, ycol);

% 绘制图表
plot(xdata, ydata, 'r'); % 红色曲线
grid on; % 显示网格

% 添加标题和标签
title('Excel数据绘图');
xlabel(sprintf('列%d', xcol));
ylabel(sprintf('列%d', ycol));

end

在此修改后的代码中，我们在plot函数中添加了一个'r'参数，以指定曲线的颜色为红色。我们还添加了一个grid on语句，以显示网格。