figure(1) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(spectruesub_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, spectruesub_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('谱减法') figure(2) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(wiener_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, wiener_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('维纳滤波') figure(3) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(Klaman_Output); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, Klaman_Output) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('卡尔曼滤波')

这段代码中，你使用MATLAB的subplot函数在三个不同的图形窗口中分别绘制了处理前和处理后的语音信号。

在第一个图形窗口中，你绘制了原始语音信号Input、加噪后的语音信号NoisyInput以及使用谱减法处理后的语音信号spectruesub_enspeech。在第二个图形窗口中，你绘制了原始语音信号Input、加噪后的语音信号NoisyInput以及使用维纳滤波处理后的语音信号wiener_enspeech。在第三个图形窗口中，你绘制了原始语音信号Input、加噪后的语音信号NoisyInput以及使用卡尔曼滤波处理后的语音信号Klaman_Output。

在每个子图中，你都设置了x轴为时间轴，y轴为振幅轴，并添加了相应的标题和轴标签。最后，你使用了ylim函数将每个子图的y轴范围限制在[-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]之间，以便于比较不同处理方法对语音信号的影响。

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import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") print(c1.shape) print(D1.shape) max=np.max(out_flow) train_in_flow=in_flow[0:200]/max val_in_flow=in_flow[200:260]/max test_in_flow=out_flow[260:]/max train_out_flow=out_flow[0:200]/max val_out_flow=out_flow[200:260]/max test_out_flow=out_flow[260:]/max train_c1=c1[0:200]/max val_c1=c1[200:260]/max test_c1=c1[260:]/max train_D1=D1[0:200]/max val_D1=D1[200:260]/max test_D1=D1[260:]/max print(train_c1.shape, train_in_flow.shape, train_in_flow.shape, train_D1.shape) from keras.layers import * input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([train_c1, train_in_flow,train_in_flow ],train_D1, validation_data=([val_c1,val_out_flow, val_in_flow], val_D1), epochs=100, batch_size=32) model.save("my_model.h10032") model.save_weights("my_model_weights.h10032") 根据上述程序利用保持好的模型预测并将预测结果可视化输出

以下是根据您提供的代码进行预测和可视化输出的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras import Model
from keras.models import load_model
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载模型
model = load_model("my_model.h10032")

# 加载数据
in_flow = np.load("X_in_30od.npy")
out_flow = np.load("X_out_30od.npy")
c1 = np.load("X_30od.npy")
D1 = np.load("Y_30od.npy")
max_val = np.max(out_flow)

# 对输入数据进行预处理
test_in_flow = in_flow[260:] / max_val
test_out_flow = out_flow[260:] / max_val
test_c1 = c1[260:] / max_val

# 进行预测
pred_D1 = model.predict([test_c1, test_out_flow, test_in_flow])

# 可视化输出
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(5):
  plt.subplot(3, 2, i+1)
  plt.imshow(pred_D1[i], cmap='jet')
  plt.title("Prediction of OD flow at time step " + str(i+1))
  plt.colorbar()
plt.show()

注意，这里只输出了前5个时间步的预测结果，您可以根据需要进行修改。另外，这里使用了jet配色方案进行可视化，您可以根据需要进行修改。

T_min = 20; % ，T_max = 40; % ， T_set = 25; Kp = 1.0;Kd = 0.2; pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); pid_ctrl.Ts = 0.1; pid_ctrl.InputName = 'error'; pid_ctrl.OutputName = 'u'; pid_ctrl.InputUnit = '℃'; pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; net = feedforwardnet([10 5]); net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); net.trainParam.showWindow = false; net.inputs{1}.name = 'error'; net.outputs{2}.name = 'u'; net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); dt = 0.1; current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; figure; T = T_rand(1); error = T_set - T; u_pid = 0; u_nn = 0; for i = 1:length(t) pid_output = pid_ctrl(error); bp_controller = train(bp_controller, current_temperature, input_signal(i));bp_output = bp_controller(current_temperature); 将这段代码的计算pid控制结果部分的代码改动并优化以下，并给出改后的代码

以下是改动并优化后的代码：

T_min = 20; % 最小温度
T_max = 40; % 最大温度
T_set = 25; % 设定温度
Kp = 1.0; % 比例系数
Kd = 0.2; % 微分系数

% 创建 PID 控制器对象
pid_ctrl = pid(Kp, 0, Kd);
pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间
pid_ctrl.InputName = 'error';
pid_ctrl.OutputName = 'u';
pid_ctrl.InputUnit = '℃';
pid_ctrl.OutputUnit = 'V';

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10 5]);
net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1));
net.trainParam.showWindow = false;
net.inputs{1}.name = 'error';
net.outputs{2}.name = 'u';
net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'};
net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'};

% 初始化数据
t = 0:0.1:100;
input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t));
dt = 0.1;
current_temperature = T_min;
pid_output = 0;
bp_output = 0;

% 创建 BP 神经网络控制器对象
bp_controller = fitnet(10);
bp_controller.trainParam.showWindow = false;

% 绘制温度曲线图
figure;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Temperature (℃)');
hold on;

% 开始控制循环
for i = 1:length(t)
    % 计算 PID 控制器输出
    error = T_set - current_temperature;
    pid_output = pid_ctrl(error);
    
    % 计算神经网络控制器输出
    nn_input = error;
    nn_output = net(nn_input);
    
    % 计算 BP 神经网络控制器输出
    bp_input = current_temperature;
    bp_output = bp_controller(bp_input);
    
    % 计算总输出
    output = pid_output + nn_output + bp_output;
    
    % 更新当前温度
    current_temperature = current_temperature + output * dt;
    
    % 绘制温度曲线
    plot(t(i), current_temperature, 'r.');
end

% 显示控制结果
disp(['Final temperature: ' num2str(current_temperature) ' ℃']);

改动和优化如下：

1. 将 PID 控制器的计算结果和神经网络控制器的计算结果合并到总输出中，以提高温度控制的准确性。

2. 修改了 BP 神经网络控制器的输入，使其接收当前温度作为输入，以提高控制效果。

3. 去掉了不需要的变量和计算，以简化代码并提高运行效率。

4. 增加了注释，方便理解代码的功能和实现过程。