clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(101:120,:)'; additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(101:120,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。

这段代码中出现了一个错误，提示“位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。”，意味着在使用“additional_test_data = input(101:120,:)”这行代码时，访问了数组边界之外的元素。根据错误提示，数组的大小为5，因此访问索引大于5的元素会导致错误。可能的原因是数据集的大小与代码中的索引范围不一致，需要检查数据集的大小并修正代码中的索引范围。

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clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');则合格代码报错帮我修改正确

在你提供的代码中，有一些变量没有定义，例如`theta`和`actual_poses`，我将其注释掉。此外，您在使用`mapminmax`函数时，应该将附加测试数据也归一化。下面是修改后的代码：

clear all; 
clc; 

% 载入数据 
data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); 
input = data((1:120), 2:6)'; 
output = data((1:120), 7:9)'; 

% 划分训练集和测试集 
input_train = input(:, 1:80); 
output_train = output(:, 1:80); 
input_test = input(:, 81:100); 
output_test = output(:, 81:100); 

% 归一化 
[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); 
[output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); 

% 建立模型 
input_size = size(input_train_n, 1); 
hidden_size = 10; 
output_size = size(output_train_n, 1); 
net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); 
net.trainParam.epochs = 15000; 
net.trainParam.lr = 0.01; 
net.trainParam.goal = 0.0001; 

% 训练模型 
[net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); 

% 测试模型 
input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); 
output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); 
output_pred_n = sim(net, input_test_n); 

%% 反归一化 
output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); 
output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 

% 使用测试集评估网络性能 
pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 
ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 
pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 
ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 
mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 
mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 

% 使用附加测试集评估网络性能 
% additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; 
additional_test_data = input(101:120,:)';
additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); 
pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 
ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 
pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 
ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 
mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 
mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 

% 调整维度为 2 x 10 

% 绘制预测结果和真实结果的对比图 
figure; 
plot(output_test(1,:), 'bo-'); 
hold on; 
plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 
legend('真实结果', '预测结果'); 
xlabel('样本编号'); 
ylabel('输出值'); 
title('预测结果和真实结果');

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

这段代码主要是一个机器学习中的分类问题的例子，它的主要任务是对一个数据集进行训练和测试，以建立一个分类模型，并对模型的性能进行评价。下面是代码的具体解释：

1. `% % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行`：这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行，以确保开始时的环境是干净的。

2. `%% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');`：这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据，并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。

3. `%% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);`：这部分代码将读取的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集包含前270行数据，测试集包含剩下的数据。训练集中的前12列是输入特征，第13列是输出标签。这部分代码还计算了训练集和测试集的大小，用于后面的模型训练和测试。

4. `f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）`：这部分代码计算了输入特征的维度和输出标签的类别数，以便后面使用。

5. `% % 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test';`：这部分代码将训练集和测试集中的输入特征和输出标签进行了转置，以适应后面模型训练和测试的需要。

6. `% % 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ;`：这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了归一化处理，以使得不同特征之间的数值范围变得相似。这里使用了 mapminmax 函数进行归一化处理。

7. `% % 参数初始化 pop=5; % 种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化`：这部分代码是对采用 WOA（鲸鱼优化算法）进行超参数优化的过程。其中，pop 表示种群数量，Max_iter 表示最大迭代次数，dim 表示超参数的维度，lb 和 ub 分别表示超参数的上下界，fobj 表示优化的目标函数，Best_score 和 Best_pos 分别表示优化的最佳得分和最佳位置，curve 表示迭代过程中的得分曲线。

8. `% % 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2));`：这部分代码将优化得到的超参数提取出来，用于后面的模型训练。

9. `% % 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性`：这部分代码根据训练集和优化得到的超参数，创建了随机森林（Random Forest）分类模型，并计算了特征的重要性。

10. `% % 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model);`：这部分代码对训练集和测试集进行了模型仿真测试，其中 T_sim1 和 T_sim2 分别表示训练集和测试集的预测结果，Vote1 和 Vote2 分别表示训练集和测试集中每个样本在随机森林中的得票数。

11. `% % 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;`：这部分代码用于计算模型的性能评价指标，其中 error1 和 error2 分别表示训练集和测试集的分类准确率，即预测正确的样本数占总样本数的百分比。