temp = randperm(350); P_train = res(temp(1: 200), 1: 3)'; T_train = reshape(temp(1: 200), 4: 5)'; M = size(P_train, 2);

时间: 2024-05-23 22:16:41 浏览: 129
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基于BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

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请问这段代码的作用是什么？ 答：这段代码的作用是从一个大小为350的矩阵中随机选择200个元素作为训练集的索引，然后使用这些索引从res矩阵中选取对应的行和列，构成训练数据P_train和T_train。其中P_train是一个3行200列的矩阵，T_train是一个5行40列的矩阵，M表示训练数据P_train的列数。
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1. **二值图像**：二值图像是一种特殊的图像类型，其中每个像素只能取两种值，通常为0（黑色）和1（白色），或者任何其他代表背景和前景的两个不同值。这种图像常用于文本识别、图像分割和边缘检测等应用。 2. **...

temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; % 取前80个随机排列作为训练集特征 T_train = res(temp(1: 80), 8)'; % 取前80个随机排列作为训练集目标输出 M = size(P_train, 2); % 训练集样本数量 P_test = res(temp(81: ...

%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。 您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行： fully...

temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';这段代码的作用是什么

这段代码的作用是从一个大小为103的集合中随机选取80个元素，然后根据选取的80个元素的索引，从矩阵 res 中选择对应的80行和前7列，组成一个大小为7x80的矩阵，并将其转置为80x7的矩阵 P_train。其中 randperm...

%% Train fea=double(pyramid); gnd=label; fea=normc(fea); num_class_train=20; rand_class=randperm(257); train_sample=[]; train_label=[]; test_sample=[]; test_label=[]; %Getting training and testing data for the close-set class num_all_class=70; for i=1:num_class_train p=fea(:,gnd==rand_class(i)); p_size=size(p,2); p=p(:,randperm(p_size)); p=p(:,1:num_all_class); train_size=ceil(50); %number of Train samples for each class test_size=num_all_class-train_size; train_sample=[train_sample p(:,1:train_size)]; train_label=[train_label rand_class(i).*ones(1,train_size)]; test_sample=[test_sample p(:,train_size+1:num_all_class)]; test_label=[test_label rand_class(i).*ones(1,test_size)]; end %Proceed SRC methods train_src_separate;

这段代码是用于进行 SRC（Sparse Representation-based Classification）算法的训练和测试，其中将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中的每个...最后，使用train_src_separate函数来实现SRC算法的训练和测试。

num_all_class=70; for i=1:num_class_train p=fea(:,gnd==rand_class(i)); p_size=size(p,2); p=p(:,randperm(p_size)); p=p(:,1:num_all_class); train_size=ceil(50); %number of Train samples for each class test_size=num_all_class-train_size; train_sample=[train_sample p(:,1:train_size)]; train_label=[train_label rand_class(i).*ones(1,train_size)]; test_sample=[test_sample p(:,train_size+1:num_all_class)]; test_label=[test_label rand_class(i).*ones(1,test_size)]; end解释一下

- 接着，根据 train_size 的大小选取一定数量的样本作为该类别的训练样本，并将这些样本加入到 train_sample 中，同时将该类别的标签（即类别编号）加入到 train_label 中。 - 最后，剩余的样本作为该类别的测试样本...

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);

3. 在训练模型时，输入数据应该是归一化后的p_train和t_train，而不是转置后的p_train'和t_train'。 请注意，这只是对你提供的代码进行了一些修正，并没有对整个代码逻辑进行全面的验证。如果你仍然遇到...

for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end

代码首先通过 randperm(n_train) 生成一个随机排列的索引 perm，用于随机选择训练样本。 然后，在每一轮训练中，使用 for 循环遍历每个训练样本。 在每个训练样本的循环中，首先随机选择一个不同于当前样本标签的...

% 初始化种群 pop = zeros(pop_size, num_city); for i = 1:pop_size pop(i, :) = randperm(num_city); end 以上代码中的num-city 是什么意思呢

num_city 是一个整数变量，表示旅行商（TSP）中城市的数量。...randperm(num_city) 返回一个包含 num_city 个随机排列的数组，表示一个个体对城市的访问顺序。种群中的每个个体都代表了一种访问城市的路径。

data_origin = wdata; index_list = randperm(size(wdata, 1)); ind = round(0.8*length(index_list)); train_index = index_list(1:ind); test_index = index_list(ind+1:end); train_index = sort(train_index); test_index = sort(test_index); dataTrain = wdata(train_index, :); dataTest = wdata(test_index, :); XTrain = dataTrain(:, 1:end-1)'; YTrain = dataTrain(:, end)'; XTest = dataTest(:, 1:end-1)'; YTest = dataTest(:, end)'; layers = get_lstm_net(wd);

这段代码的作用是将构造出来的新数据集 wdata 划分为训练集和测试集，并将它们分别存储在 dataTrain 和 dataTest 中。然后将训练集和测试集的输入特征和输出标签分别存储在 XTrain、YTrain、XTest 和 YTest 中。最后...

%% 分析数据 % X = images'; % y = labels'; res=[images;labels];res=res'; %% 分析数据 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度 num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本） num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例 res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行） flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上） %% 设置变量存储数据 P_train = []; P_test = []; T_train = []; T_test = [];

这段代码是用来分析数据的。首先将图片和标签分别存放在X和y中，然后将它们合并在一起形成一个新的数组res。...最后，创建四个变量P_train、P_test、T_train和T_test，用于存储训练集和测试集的图片和标签。

[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]); [cc,dd]=mapminmax([output_train output_test]); global inputn outputn shuru_num shuchu_num XValidation YValidation [inputn,inputps]=mapminmax('apply',input_train,bb); [outputn,outputps]=mapminmax('apply',output_train,dd); shuru_num = size(input_train,1); % 输入维度 shuchu_num = 1; % 输出维度 dam = 10; % 验证集个数，验证集是从训练集里面取的数据 idx = randperm(size(inputn,2),dam); XValidation = inputn(:,idx); inputn(:,idx) = []; YValidation = outputn(idx); outputn(idx) = []; YValidationy = output_train(idx); output_train(idx) = [];代码什么意思

这段代码主要是对输入和输出数据进行归一化处理，并将训练数据和测试数据分别存储到 input_train、output_train 和 input_test、output_test 中。具体解释如下： - mapminmax 函数：对输入数据进行归一化...

解释NN=length(dataX); t=ceil(NN*0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

这段代码是将数据分成训练集和测试集。length(dataX)是数据的总长度，ceil...然后使用randperm函数将数据随机排列，并且用idx来保存这个排列。最后根据idx将数据分成训练集和测试集，并且对训练集进行了一些随机扰动。

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); 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'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

output = res((1:120), 10:11)'; [inputn, inputps] = mapminmax(input, -1, 1); [outputn, outputps] = mapminmax(output, -1, 1); input_train = input(1:80); output_train = output(1:80); input_test = input...

% Initialize the Populations pop_rte = zeros(pop_size,n); % population of routes pop_brk = zeros(pop_size,num_brks); % population of breaks for k = 1:pop_size pop_rte(k,:) = randperm(n)+1; pop_brk(k,:) = randbreaks(); end在这段代码中 我想自己自定义初始种群 不适用随机种群该怎么操作 写一段matlab程序举例

以下是一个示例程序，用于创建一个大小为5的种群，其中每个个体都是[1, 2, 3, 4, 5]的不同排列顺序。 pop_size = 5; n = 5; pop_rte = zeros(pop_size, n); % Define custom initial population pop_rte(1,:)...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); 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');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

[output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_...

matlab中temp=randperm（size（NIR，1））

这是一个关于Matlab中随机排列函数的问题，我可以回答。randperm函数可以用来生成指定范围内的随机整数序列，其中size(NIR,1)表示NIR矩阵的行数，即生成的随机序列的长度。temp就是生成的随机序列。

将python代码x_train,x_test = train_test_split(data.T[:1000,:,:,:],test_size=0.2, random_state=42)转成matlab代码

data_T = permute(data, [4 3 2 1]); % 设置测试集大小 test_size = 0.2; % 设置随机种子 rng(42); % 划分训练集和测试集 N = size(data_T, 1); idx = randperm(N); train_idx = idx(1:round(N*(1-test_size))); ...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。