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(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 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(81:100,:); 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');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

时间: 2024-01-04 17:04:07 浏览: 304
在这段代码中,出现了 `input` 变量的命名冲突。建议将 `input` 变量改为其他名称,以避免和 MATLAB 内置函数冲突。另外,在计算 `pos_error` 和 `ori_error` 时,应该使用 `output_test_n`,而不是 `output_test(:,1:20)`。修改后的代码如下: ``` clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input_data = data((1:120), 2:6)'; output_data = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input_data(:, 1:80); output_train = output_data(:, 1:80); input_test = input_data(:, 81:100); output_test = output_data(:, 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_n(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test_n(2,:); % 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 = input_data(81:100,:); 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_data(81,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_data(81,:); % 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_n(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'); ```
阅读全文

相关推荐

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

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 ;

%% OFDM系统代码 clc; clear all; close all; %% 参数设置 N = 64; % 子载波数 cp = 16; % 循环前缀长度 num_bits = 10000; % 数据位数 qam_order = 16; % 调制阶数 snr_db = 10; % 信噪比 %% 数据生成 data = randi([0 1],1,num_bits); % 生成随机二进制数据 %% 调制 mod_data = qammod(data,qam_order); % QAM调制 %% 串并转换 mod_data_matrix = reshape(mod_data,N,num_bits/N).'; % 将调制后的数据串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀插入 cp_data_matrix = [mod_data_matrix(:,(end-cp+1):end) mod_data_matrix]; % 插入循环前缀 %% IFFT变换 tx_signal_matrix = ifft(cp_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行IFFT变换 %% 并串转换 tx_signal = reshape(tx_signal_matrix.',1,numel(tx_signal_matrix)); % 将IFFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 信道传输 rx_signal = awgn(tx_signal,snr_db); % 加入高斯噪声 %% 串并转换 rx_signal_matrix = reshape(rx_signal,N+cp,num_bits/N+1).'; % 将接收到的信号串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀删除 rx_data_matrix = rx_signal_matrix(:,(cp+1):end); % 删除循环前缀 %% FFT变换 rx_mod_data_matrix = fft(rx_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行FFT变换 %% 并串转换 rx_mod_data = reshape(rx_mod_data_matrix.',1,numel(rx_mod_data_matrix)); % 将FFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 解调 rx_data = qamdemod(rx_mod_data,qam_order); % 解调 %% 误码率计算 num_errors = sum(data~=rx_data); % 统计误码数 ber = num_errors/num_bits; % 计算误码率 %% 结果展示 disp(['信噪比:',num2str(snr_db),'dB']); disp(['误码率:',num2str(ber)]);请补充完整以上代码

最新推荐

recommend-type

PIC18F27_47Q10中文数据手册.pdf

- **可配置逻辑单元(CLC)**:自定义组合和顺序逻辑电路,增加了设计的灵活性。 - **互补波形发生器(CWG)**:适用于全桥、半桥和单通道驱动,支持上升沿和下降沿死区控制。 - **捕捉/比较/PWM模块(CCP)**:2个...
recommend-type

hy-1c数据读取.docx

1. 数据读取:使用MATLAB的h5read函数可以读取海洋1C数据,例如读取海洋1C数据中的Navigation Data和Geophysical Data。 2. 数据处理:对读取的数据进行处理和分析,例如对空间数据进行插值、平滑和去噪等操作。 3. ...
recommend-type

医疗影像革命-YOLOv11实现病灶实时定位与三维重建技术解析.pdf

想深入掌握目标检测前沿技术?Yolov11绝对不容错过!作为目标检测领域的新星,Yolov11融合了先进算法与创新架构,具备更快的检测速度、更高的检测精度。它不仅能精准识别各类目标,还在复杂场景下展现出卓越性能。无论是学术研究,还是工业应用,Yolov11都能提供强大助力。阅读我们的技术文章,带你全方位剖析Yolov11,解锁更多技术奥秘!
recommend-type

智慧物流实战-YOLOv11货架商品识别与库存自动化盘点技术.pdf

想深入掌握目标检测前沿技术?Yolov11绝对不容错过!作为目标检测领域的新星,Yolov11融合了先进算法与创新架构,具备更快的检测速度、更高的检测精度。它不仅能精准识别各类目标,还在复杂场景下展现出卓越性能。无论是学术研究,还是工业应用,Yolov11都能提供强大助力。阅读我们的技术文章,带你全方位剖析Yolov11,解锁更多技术奥秘!
recommend-type

自动驾驶核心-YOLOv11多传感器融合障碍物检测模型架构揭秘.pdf

想深入掌握目标检测前沿技术?Yolov11绝对不容错过!作为目标检测领域的新星,Yolov11融合了先进算法与创新架构,具备更快的检测速度、更高的检测精度。它不仅能精准识别各类目标,还在复杂场景下展现出卓越性能。无论是学术研究,还是工业应用,Yolov11都能提供强大助力。阅读我们的技术文章,带你全方位剖析Yolov11,解锁更多技术奥秘!
recommend-type

Spring Websocket快速实现与SSMTest实战应用

标题“websocket包”指代的是一个在计算机网络技术中应用广泛的组件或技术包。WebSocket是一种网络通信协议,它提供了浏览器与服务器之间进行全双工通信的能力。具体而言,WebSocket允许服务器主动向客户端推送信息,是实现即时通讯功能的绝佳选择。 描述中提到的“springwebsocket实现代码”,表明该包中的核心内容是基于Spring框架对WebSocket协议的实现。Spring是Java平台上一个非常流行的开源应用框架,提供了全面的编程和配置模型。在Spring中实现WebSocket功能,开发者通常会使用Spring提供的注解和配置类,简化WebSocket服务端的编程工作。使用Spring的WebSocket实现意味着开发者可以利用Spring提供的依赖注入、声明式事务管理、安全性控制等高级功能。此外,Spring WebSocket还支持与Spring MVC的集成,使得在Web应用中使用WebSocket变得更加灵活和方便。 直接在Eclipse上面引用,说明这个websocket包是易于集成的库或模块。Eclipse是一个流行的集成开发环境(IDE),支持Java、C++、PHP等多种编程语言和多种框架的开发。在Eclipse中引用一个库或模块通常意味着需要将相关的jar包、源代码或者配置文件添加到项目中,然后就可以在Eclipse项目中使用该技术了。具体操作可能包括在项目中添加依赖、配置web.xml文件、使用注解标注等方式。 标签为“websocket”,这表明这个文件或项目与WebSocket技术直接相关。标签是用于分类和快速检索的关键字,在给定的文件信息中,“websocket”是核心关键词,它表明该项目或文件的主要功能是与WebSocket通信协议相关的。 文件名称列表中的“SSMTest-master”暗示着这是一个版本控制仓库的名称,例如在GitHub等代码托管平台上。SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的缩写,它们通常一起使用以构建企业级的Java Web应用。这三个框架分别负责不同的功能:Spring提供核心功能;SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架;MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。Master在这里表示这是项目的主分支。这表明websocket包可能是一个SSM项目中的模块,用于提供WebSocket通讯支持,允许开发者在一个集成了SSM框架的Java Web应用中使用WebSocket技术。 综上所述,这个websocket包可以提供给开发者一种简洁有效的方式,在遵循Spring框架原则的同时,实现WebSocket通信功能。开发者可以利用此包在Eclipse等IDE中快速开发出支持实时通信的Web应用,极大地提升开发效率和应用性能。
recommend-type

电力电子技术的智能化:数据中心的智能电源管理

# 摘要 本文探讨了智能电源管理在数据中心的重要性,从电力电子技术基础到智能化电源管理系统的实施,再到技术的实践案例分析和未来展望。首先,文章介绍了电力电子技术及数据中心供电架构,并分析了其在能效提升中的应用。随后,深入讨论了智能化电源管理系统的组成、功能、监控技术以及能
recommend-type

通过spark sql读取关系型数据库mysql中的数据

Spark SQL是Apache Spark的一个模块,它允许用户在Scala、Python或SQL上下文中查询结构化数据。如果你想从MySQL关系型数据库中读取数据并处理,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,你需要安装`PyMySQL`库(如果使用的是Python),它是Python与MySQL交互的一个Python驱动程序。在命令行输入 `pip install PyMySQL` 来安装。 2. 在Spark环境中,导入`pyspark.sql`库,并创建一个`SparkSession`,这是Spark SQL的入口点。 ```python from pyspark.sql imp
recommend-type

新版微软inspect工具下载:32位与64位版本

根据给定文件信息,我们可以生成以下知识点: 首先,从标题和描述中,我们可以了解到新版微软inspect.exe与inspect32.exe是两个工具,它们分别对应32位和64位的系统架构。这些工具是微软官方提供的,可以用来下载获取。它们源自Windows 8的开发者工具箱,这是一个集合了多种工具以帮助开发者进行应用程序开发与调试的资源包。由于这两个工具被归类到开发者工具箱,我们可以推断,inspect.exe与inspect32.exe是用于应用程序性能检测、问题诊断和用户界面分析的工具。它们对于开发者而言非常实用,可以在开发和测试阶段对程序进行深入的分析。 接下来,从标签“inspect inspect32 spy++”中,我们可以得知inspect.exe与inspect32.exe很有可能是微软Spy++工具的更新版或者是有类似功能的工具。Spy++是Visual Studio集成开发环境(IDE)的一个组件,专门用于Windows应用程序。它允许开发者观察并调试与Windows图形用户界面(GUI)相关的各种细节,包括窗口、控件以及它们之间的消息传递。使用Spy++,开发者可以查看窗口的句柄和类信息、消息流以及子窗口结构。新版inspect工具可能继承了Spy++的所有功能,并可能增加了新功能或改进,以适应新的开发需求和技术。 最后,由于文件名称列表仅提供了“ed5fa992d2624d94ac0eb42ee46db327”,没有提供具体的文件名或扩展名,我们无法从这个文件名直接推断出具体的文件内容或功能。这串看似随机的字符可能代表了文件的哈希值或是文件存储路径的一部分,但这需要更多的上下文信息来确定。 综上所述,新版的inspect.exe与inspect32.exe是微软提供的开发者工具,与Spy++有类似功能,可以用于程序界面分析、问题诊断等。它们是专门为32位和64位系统架构设计的,方便开发者在开发过程中对应用程序进行深入的调试和优化。同时,使用这些工具可以提高开发效率,确保软件质量。由于这些工具来自Windows 8的开发者工具箱,它们可能在兼容性、效率和用户体验上都经过了优化,能够为Windows应用的开发和调试提供更加专业和便捷的解决方案。
recommend-type

如何运用电力电子技术实现IT设备的能耗监控

# 摘要 随着信息技术的快速发展,IT设备能耗监控已成为提升能效和减少环境影响的关键环节。本文首先概述了电力电子技术与IT设备能耗监控的重要性,随后深入探讨了电力电子技术的基础原理及其在能耗监控中的应用。文章详细分析了IT设备能耗监控的理论框架、实践操作以及创新技术的应用,并通过节能改造案例展示了监控系统构建和实施的成效。最后,本文展望了未来能耗监控技术的发展趋势,同时