train_input=X(:,1:46); train_output=X(:,47); test_input=T(:,1:4); test_output=T(:,5);
时间: 2024-05-29 13:15:00 浏览: 14
这段代码看起来像是在将数据集分割成训练集和测试集。其中,train_input是训练集的输入特征,train_output是训练集的输出标签;test_input是测试集的输入特征,test_output是测试集的输出标签。
具体来说,X是原始数据集,它有47个特征,其中前46个特征是输入特征,最后一个特征是输出标签。而T是另一个数据集,它只有4个输入特征和1个输出标签。代码的目的是将X和T分别划分成训练集和测试集,并提取它们的输入特征和输出标签。
相关问题
% 导入数据 data_load=xlsread('data_load'); % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例 train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio); train_data = data_load(1:train_size,:); test_data = data_load(train_size+1:end,:); % 数据归一化 [train_data,train_settings] = mapminmax(train_data'); train_data = train_data'; test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)'; test_data = test_data'; % 构造训练集和测试集的输入和输出 input_train = train_data(1:end-1,:); output_train = train_data(2:end,:); input_test = test_data(1:end-1,:); output_test = test_data(2:end,:);。 后面怎么进行lstm负荷预测
构造好训练集和测试集的输入和输出之后,接下来可以开始构建LSTM模型进行负荷预测。首先需要使用MATLAB中的`lstmLayer`函数创建一个LSTM层对象,然后使用`sequenceInputLayer`和`sequenceOutputLayer`函数创建输入和输出层对象。接着将这些层对象传入`layerGraph`函数中构建网络结构,最后使用`trainNetwork`函数进行训练。下面是一个简单的LSTM网络代码示例:
```matlab
numFeatures = size(input_train,2); % 特征数
numResponses = size(output_train,2); % 输出数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏层神经元数
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',20, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'SequenceLength','longest', ...
'Shuffle','never', ...
'ValidationData',{input_test,output_test}, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(input_train',output_train',layers,options);
```
在训练完成后,可以使用`predict`函数对测试集数据进行预测:
```matlab
YPred = predict(net,input_test')';
```
最后,可以使用`mapminmax`函数将预测结果进行反归一化,以得到真实的负荷预测值。
解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)
这段代码是一个数据分割函数,用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练集和测试集。其中,参数 x 和 y 分别是输入数据和输出数据,ratio 表示训练集所占比例,默认为 0.8。
首先,函数根据 ratio 计算出训练集的长度 to_train,并将其调整为能够匹配 batch_size 的长度。然后,函数将输入数据和输出数据分别划分为训练集和测试集,其中测试集的长度为输入数据总长度减去训练集长度。同样地,函数也将测试集的长度调整为能够匹配 batch_size 的长度。
接下来,函数对训练集和测试集进行了一些重塑操作,以便于后续的模型训练。其中,reshape_3 函数将训练集和测试集的输入数据转化为三维张量,reshape_2 函数将训练集和测试集的输出数据转化为二维张量。
最后,函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据,分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中,并输出了各自的形状。
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