错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 23 行) assert(train_idx <= size(res, 1), 'Index out of range');

这个错误意味着你在使用 `assert` 函数时，输入的条件表达式返回的值不是标量逻辑值。在 `assert` 函数中，条件表达式必须返回一个标量逻辑值，即 `true` 或 `false`。

在你的代码中，错误可能是因为 `size(res, 1)` 返回的是一个向量，而不是标量。为了解决这个问题，你可以将 `size(res, 1)` 的结果存储在一个变量中，并确保条件表达式返回一个标量逻辑值。例如，你可以尝试以下代码：

n_rows = size(res, 1);
assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');
P_train = res(train_idx, 1:18)';

这里，我们将 `size(res, 1)` 的结果存储在 `n_rows` 变量中，并在 `assert` 函数中使用 `n_rows` 变量来检查索引是否越界。这样可以确保条件表达式返回一个标量逻辑值。

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%% 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 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

这个错误是由于 `train_idx` 变量是一个向量，而 `n_rows` 是一个标量，不能将它们直接比较。你需要使用 `all` 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下：

n_rows = size(res, 1);
assert(all(train_idx <= n_rows), 'Index out of range');
P_train = res(train_idx, 1:18)';
T_train = res(train_idx, 19:21)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(test_idx, 1:18)';
T_test = res(test_idx, 19:21)';

在这里，我们使用 `all` 函数来检查 `train_idx` 中的所有索引值是否小于等于 `n_rows`，以确保没有超出数组的边界。如果任何一个索引值大于 `n_rows`，则 `all` 函数将返回 `false`，并触发 `assert` 函数。