% 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。