haerbpm=csvread('E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv','B1:T716'); Aa=a1; [m,n] = size(Aa);%m行n列 Pp_1=Aa(1:715,[4:7,9:20]);%自变量 % Tt=Aa(1:715,8);%因变量 收益率 Nstd = 0.2; NR = 200; MaxIter = 5000; [modes its]=ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter); mymodes=modes(1:2,:); % 总共分解为3个成分 myresidual=Tt-[sum(mymodes)]'; 错误使用 ceemdan (line 44) 不支持使用一个下标(如在 t(i) 中)或者三个或更多下标(如在 t(i,j,k) 中)对表进行索引。请始终指定一个行下标和一个变量下标,如 t(rows,vars)。 出错 haerbin3_ceemd_PSOGSA_SVRtime_ANNmul (line 15) [modes its]=ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter);

时间: 2023-09-08 09:09:52 浏览: 84
这个错误信息是 Matlab 在运行代码 `ceemdan(Tt,0.2,NR,MaxIter)` 时出现的。错误信息的意思是,在对矩阵进行索引时,不能使用一个下标或者三个以上的下标。根据你提供的代码,我怀疑问题出在 `Tt` 这个矩阵的索引上。请检查一下 `Tt` 是否是一个矩阵,以及它在之前的代码中是如何定义和赋值的。另外,在使用 `ceemdan` 函数时,你需要使用两个下标来对矩阵进行索引,如 `ceemdan(Tt(:,1),0.2,NR,MaxIter)`,表示对 Tt 矩阵的第一列进行索引。
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haerbpm=csvread('E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv','A1:T716');有什么错误

这段代码的意思是从路径为`E:\应统案例大赛\附件1-股票交易数据\a1.csv`的文件中读取数据,并将读取的数据存储在名为`haerbpm`的变量中。该文件中读取的数据是从第一行第一列(A1)到第716行第20列(T716)的数据。 至于是否有错误,需要根据具体情况而定。如果该文件存在,并且路径正确,那么就不会有问题。但是如果该文件不存在或者路径不正确,就会报错。此外,如果该文件中的数据格式不正确,也有可能会导致错误。

A = csvread('C:\Users\28892\Desktop\建模\B\校内赛1,2\B题 如何治理“网络暴力”\附件1.csv',1,1); X = 1:1000; Y = 1:1000; figure if A(X,Y)>0 scatter(X,Y); end

这段代码有一些问题,首先是对于 csvread 函数的使用不太正确,应该像这样调用:A = csvread('C:\Users\28892\Desktop\建模\B\校内赛1,2\B题 如何治理“网络暴力”\附件1.csv',1,1,[1,1,1000,1000]),这样才能正确地读取 csv 文件中的数据。 其次,如果您想要在 scatter 函数中使用条件语句,应该把条件判断放在 scatter 函数的第一个参数中,像这样: scatter(X(A>0), Y(A>0)); 这样可以只对 A 中大于 0 的元素进行绘制。 最后,如果您想要绘制散点图,需要在 figure 函数之后加上 scatter 函数,像这样: figure; scatter(X(A>0), Y(A>0)); 这样就可以正确地绘制出散点图了。
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function m = csvread(filename, r, c, rng) %CSVREAD Read a comma separated value file. % M = CSVREAD('FILENAME') reads a comma separated value formatted file % FILENAME. The result is returned in M. The file can only contain % numeric values. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C) reads data from the comma separated value % formatted file starting at row R and column C. R and C are zero- % based so that R=0 and C=0 specifies the first value in the file. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C,RNG) reads only the range specified % by RNG = [R1 C1 R2 C2] where (R1,C1) is the upper-left corner of % the data to be read and (R2,C2) is the lower-right corner. RNG % can also be specified using spreadsheet notation as in RNG = 'A1..B7'. % % CSVREAD fills empty delimited fields with zero. Data files where % the lines end with a comma will produce a result with an extra last % column filled with zeros. % % See also CSVWRITE, DLMREAD, DLMWRITE, LOAD, TEXTSCAN. % Copyright 1984-2015 The MathWorks, Inc. % Validate input args narginchk(1,Inf); % Get Filename if ~matlab.internal.strfun.ischarlike(filename) error(message('MATLAB:csvread:FileNameMustBeString')); end filename = char(filename); % Make sure file exists if exist(filename,'file') ~= 2 error(message('MATLAB:csvread:FileNotFound')); end % % Call dlmread with a comma as the delimiter % if nargin < 2 r = 0; end if nargin < 3 c = 0; end if nargin < 4 m=dlmread(filename, ',', r, c); else m=dlmread(filename, ',', r, c, rng); end错误使用 csvread (line 35) 未找到文件。如何解决

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);

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