在devC++的编译中,上面的代码中4 17 C:\Users\GPC\Desktop\未命名1.cpp [Error] 'int y1 [22]' redeclared as different kind of symbol 的错误,为什么?
时间: 2024-04-12 12:31:45 浏览: 14
这个错误是因为在代码中,变量`y1`被重复声明,而且被声明了不同类型的符号。具地说,第一次声明是作为全局变量数组,第二次声明是作为函数。
在C++中,不允许在同一个作用域中重复声明同名的变量。在你的代码中,`y1`首先作为全局变量数组被声明,然后在函数`main()`的参数列表中又被重新声明。
为了解决这个问题,你可以将函数参数的名字修改为其他不重复的名称,以避免与全局变量产生冲突。
例如,将参数`y1`改为`y1_param`,代码可能会像这样修改:
```cpp
int main()
{
//...
for(int i=1;i<=q;i++)
{
cin>>x1[i]>>y1_param[i]>>z1[i]>>x2[i]>>y2[i]>>z2[i];
}
//...
}
```
这样修改后,编译错误应该就会消失了。
希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
高斯过程GPC 分类器 C++代码
以下是一个简单的高斯过程分类器(GPC)的 C++ 代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Cholesky>
#include <cmath>
using namespace Eigen;
class GaussianProcessClassifier {
private:
MatrixXd X_train; // 训练数据
VectorXd y_train; // 目标值
double sigma_f; // 高斯过程的振幅
double sigma_n; // 噪声的标准差
double l; // 高斯过程的长度尺度
MatrixXd K_inv; // 训练数据的协方差矩阵的逆矩阵
public:
GaussianProcessClassifier(MatrixXd X, VectorXd y, double sf, double sn, double length) {
X_train = X;
y_train = y;
sigma_f = sf;
sigma_n = sn;
l = length;
int n = X_train.rows(); // 训练数据的数量
MatrixXd K(n, n); // 协方差矩阵
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
double dist = (X_train.row(i) - X_train.row(j)).norm();
K(i, j) = sigma_f * exp(-0.5 * pow(dist / l, 2));
if (i == j) {
K(i, j) += pow(sigma_n, 2);
}
}
}
K_inv = K.inverse();
}
double predict(VectorXd x) {
int n = X_train.rows(); // 训练数据的数量
VectorXd k(n); // 预测点和训练数据之间的协方差向量
for (int i = 0; i < n; i++) {
double dist = (X_train.row(i) - x.transpose()).norm();
k(i) = sigma_f * exp(-0.5 * pow(dist / l, 2));
}
VectorXd mu = k.transpose() * K_inv * y_train; // 预测点的均值
VectorXd sigma = sigma_f - k.transpose() * K_inv * k; // 预测点的标准差
double prob = 1.0 / (1.0 + exp(-mu(0) / sqrt(1.0 + pow(M_PI * sigma(0), 2) / 8.0))); // 通过 probit 函数转化为概率
return prob;
}
};
int main() {
MatrixXd X_train(3, 2);
VectorXd y_train(3);
X_train << 1.0, 2.0,
3.0, 4.0,
5.0, 6.0;
y_train << 1.0,
-1.0,
1.0;
GaussianProcessClassifier gpc(X_train, y_train, 1.0, 0.1, 1.0);
VectorXd x(2);
x << 2.5, 4.5;
std::cout << "预测点的概率是:" << gpc.predict(x) << std::endl;
return 0;
}
```
这个 GPC 的实现使用了 Eigen 库来进行矩阵和向量计算。在构造函数中,我们首先计算了训练数据的协方差矩阵的逆矩阵。在预测函数中,我们首先计算了预测点和训练数据之间的协方差向量,然后通过协方差向量和训练数据的协方差矩阵的逆矩阵来计算预测点的均值和标准差。最后,我们通过 probit 函数将均值和标准差转化为概率。
simulink中gpc仿真
在Simulink中使用GPC(Generalized Predictive Control)进行仿真是一种广泛应用的控制策略。GPC是一种基于模型的预测控制方法,通过建立系统模型并使用预测模型来计算控制器的输出。
在Simulink中使用GPC进行仿真,首先需要建立系统的数学模型。该模型可以是连续时间或离散时间模型,可以通过建立传递函数、状态空间或差分方程等形式来表示。然后,根据系统模型的采样周期和期望的控制性能,选择适当的预测模型,并将其与系统模型连接起来。
接下来,需要设计GPC控制器。GPC控制器包括预测模型参数、控制模型参数和运行时参数等部分。预测模型参数用于计算预测输出,控制模型参数用于计算控制器输出,而运行时参数则用于调整控制器的性能。在Simulink中,可以使用MATLAB函数块或自定义的Simulink模块来实现GPC控制器的计算和模拟。
完成控制器的设计后,还需要选择合适的性能指标来评估系统的控制质量。常用的性能指标包括稳态误差、过渡过程时间和稳定性等。在Simulink中,可以使用Scope或To Workspace等块来收集并显示这些指标。
最后,进行系统的仿真实验。可以通过改变系统的输入信号、改变控制器参数或改变系统参数等方式来进行不同的仿真实验。通过观察系统的响应和性能指标,可以评估和改进GPC控制策略的性能。
综上所述,通过Simulink进行GPC控制策略的仿真可以帮助我们理解和优化系统的控制性能,为实际应用提供了一个有效的控制方案。
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