haerbpm=csvread('E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv','A1:T716');有什么错误

时间: 2023-12-10 20:02:46 浏览: 23
这段代码的意思是从路径为`E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv`的文件中读取数据,并将读取的数据存储在名为`haerbpm`的变量中。该文件中读取的数据是从第一行第一列(A1)到第716行第20列(T716)的数据。 至于是否有错误,需要根据具体情况而定。如果该文件存在,并且路径正确,那么就不会有问题。但是如果该文件不存在或者路径不正确,就会报错。此外,如果该文件中的数据格式不正确,也有可能会导致错误。
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haerbpm=csvread('E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv','B1:T716'); Aa=a1; [m,n] = size(Aa);%m行n列 Pp_1=Aa(1:715,[4:7,9:20]);%自变量 % Tt=Aa(1:715,8);%因变量 收益率 Nstd = 0.2; NR = 200; MaxIter = 5000; [modes its]=ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter); mymodes=modes(1:2,:); % 总共分解为3个成分 myresidual=Tt-[sum(mymodes)]'; 错误使用 ceemdan (line 44) 不支持使用一个下标(如在 t(i) 中)或者三个或更多下标(如在 t(i,j,k) 中)对表进行索引。请始终指定一个行下标和一个变量下标,如 t(rows,vars)。 出错 haerbin3_ceemd_PSOGSA_SVRtime_ANNmul (line 15) [modes its]=ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter);

这个错误信息是 Matlab 在运行代码 `ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter)` 时出现的。错误信息的意思是,在对矩阵进行索引时,不能使用一个下标或者三个以上的下标。根据你提供的代码,我怀疑问题出在 `Tt` 这个矩阵的索引上。请检查一下 `Tt` 是否是一个矩阵,以及它在之前的代码中是如何定义和赋值的。另外,在使用 `ceemdan` 函数时,你需要使用两个下标来对矩阵进行索引,如 `ceemdan(Tt(:,1),0.2,NR,MaxIter)`,表示对 Tt 矩阵的第一列进行索引。

X=csvread('315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv',2,1); data=[];什么意思

### 回答1: 这段代码是在MATLAB环境下执行的。 第一行代码使用`csvread`函数从名为`315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv`的CSV文件中读取数据,其中`2`表示从第二行开始读取(跳过了CSV文件的前两行),`1`表示从第二列开始读取(跳过了CSV文件的第一列)。 第二行代码创建了一个空矩阵`data`,用于存储处理后的数据。 ### 回答2: 这段代码是用来读取一个名为'315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv'的文件,并将其数据存储在变量X中。在读取数据时,指定了从第2行第1列开始读取数据。 在代码的第二行中,创建了一个名为data的空数组。 代码的整体意思是,读取名为'315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv'的文件,并将其数据存储在变量X中。同时创建一个空数组data。 ### 回答3: 这段代码的含义是:通过csvread函数将文件'315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv'中的数据读取出来,并从第2行第1列开始读取。然后将读取到的数据存储在变量X中。同时,将一个空数组赋值给变量data。

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% 清除之前的变量和图形窗口 clear; close all; % 读取数据 filename = 'C:\Users\sure\Documents\MATLAB\ActiveRecording.csv'; % 数据文件路径 % 从CSV文件中读取数据 data = csvread(filename, 2, 0); % 从第三行开始读取数据 % 提取分类数据 beforeData = data(:, [1 3 2]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 noShearData = data(:, [4 6 5]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearUnfixedData = data(:, [7 9 8]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearFixedData = data(:, [10 12 11]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 % 创建一个2行3列的图形窗口 figure; % 绘制before类别图形 subplot(2, 3, [2, 3]); plot(beforeData(:, 1), -beforeData(:, 2), 'r-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Before'); grid on; % 绘制No Shear类别图形 subplot(2, 3, 4); plot(noShearData(:, 1), noShearData(:, 2), 'g-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('No Shear'); grid on; % 绘制Shear Unfixed类别图形 subplot(2, 3, 5); plot(shearUnfixedData(:, 1), shearUnfixedData(:, 2), 'b-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Unfixed'); grid on; % 绘制Shear Fixed类别图形 subplot(2, 3, 6); plot(shearFixedData(:, 1), shearFixedData(:, 2), 'm-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Fixed'); grid on; % 调整图形窗口大小和布局 set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 800]);这个代码修改成使用boundary

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

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