n_train = size(X,1)
时间: 2023-10-19 22:07:32 浏览: 55
n_train = size(X,1) 是一个用于计算训练数据集 X 的行数的表达式。这个表达式使用了 MATLAB 的 size 函数,其中 X 是一个矩阵或数组。size 函数返回一个包含 X 的维度信息的向量,其中第一个元素表示 X 的行数。
所以,n_train 将会得到训练数据集 X 的行数。
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解释代码train_len = 8000 X_train, X_test = data[:10, :8000, :, :], data[:10, 8000:, :, :] Y_train, Y_test = data[10:, :8000, :, :], data[10:, 8000:, :, :] # 转为tensor X_train = torch.FloatTensor(X_train) Y_train = torch.FloatTensor(Y_train) X_test = torch.FloatTensor(X_test) Y_test = torch.FloatTensor(Y_test) batch_size = 8 n_iters = 100000 num_epochs = n_iters / (len(X_train) / batch_size) num_epochs = int(num_epochs) train = torch.utils.data.TensorDataset(X_train,Y_train) test = torch.utils.data.TensorDataset(X_test,Y_test) train_loader = DataLoader(train, batch_size = batch_size, shuffle = False) test_loader = DataLoader(test, batch_size = batch_size, shuffle = False)
这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集,并将其转换为PyTorch的张量形式。首先,它根据指定的训练集长度(`train_len`)将数据集按照前8000个样本和后8000个样本分割成训练集和测试集。接下来,它将每个数据集分为输入(`X_train`和`X_test`)和目标(`Y_train`和`Y_test`)部分。
然后,代码将数据集转换为PyTorch的`FloatTensor`类型,以便与PyTorch模型兼容。接着,它定义了`batch_size`(批次大小),`n_iters`(迭代次数)和`num_epochs`(训练轮数)。这里通过计算数据集中样本数量与批次大小的比值来确定训练轮数。
接下来,代码使用`torch.utils.data.TensorDataset`函数创建了训练集和测试集的数据集对象,其中每个样本由输入和目标组成。最后,代码使用`DataLoader`函数创建了训练集和测试集的数据加载器对象,用于在训练过程中按照指定的批次大小加载数据。
注意:在使用这段代码之前,你需要先安装并导入`torch`和`torch.utils.data.DataLoader`库。如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令安装它们:
```
pip install torch
```
data=xlsread('data_load'); % 按时间排序 load_data = sortrows(data, 1); % 生成训练集和测试集 train_ratio = 0.8; train_size = floor(train_ratio * size(load_data, 1)); train_data = load_data(1:train_size, 2:end); test_data = load_data(train_size+1:end, 2:end); % 数据归一化 train_data_norm = normalize(train_data); test_data_norm = normalize(test_data); % 准备训练数据 X_train = []; Y_train = []; n_steps = 3; % 每个时间步长包含的数据点数 for i = n_steps:size(train_data_norm, 1) X_train = [X_train; train_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_train = [Y_train; train_data_norm(i, :)]; end % 调整训练数据的形状 X_train = permute(reshape(X_train', [], n_steps, size(X_train,1)), [3, 2, 1]); Y_train = permute(reshape(Y_train', [], n_steps, size(Y_train,1)), [3, 2, 1]); % 构建LSTM模型 input_size = size(train_data,2)-1; output_size = size(train_data,2)-1; num_hidden_units = 64; layers = [ ... sequenceInputLayer(input_size) lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(output_size) regressionLayer]; % 训练模型 opts = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',50, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor',0.1, ... 'LearnRateDropPeriod',30, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); trained_net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, opts); % 准备测试数据 X_test = []; Y_test = []; for i = n_steps:size(test_data_norm, 1) X_test = [X_test; test_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_test = [Y_test; test_data_norm(i, :)]; end % 调整测试数据的形状 X_test = reshape(X_test, [size(X_test,1), n_steps, size(test_data,2)-1]); Y_test = reshape(Y_test, [size(Y_test,1), size(test_data,2)-1]); % 进行预测 Y_pred = predict(trained_net, X_test); % 反归一化预测结果 Y_pred = Y_pred .* max(train_data) + min(train_data); Y_test = Y_test .* max(train_data) + min(train_data); % 绘制预测结果 figure plot(Y_test(:,1), 'b') hold on plot(Y_pred(:,1), 'r') legend('真实值', '预测值') title('负荷预测结果') xlabel('时间步长') ylabel('负荷值')
根据您提供的代码,出错的原因是您的输入数据的特征维度为 51,但是您的模型的输入层需要的特征维度为 2。这是因为您在将数据转换为训练数据时,使用了所有特征。您需要仅选择前两个特征作为输入,即时间和负荷值。您可以在以下代码中对 `train_data_norm` 进行修改,以仅选择前两个特征作为输入:
```
% 准备训练数据
X_train = [];
Y_train = [];
n_steps = 3; % 每个时间步长包含的数据点数
for i = n_steps:size(train_data_norm, 1)
X_train = [X_train; train_data_norm(i-n_steps+1:i, 1:2)]; % 只选择前两个特征作为输入
Y_train = [Y_train; train_data_norm(i, 1:2)];
end
```
这样可以确保您的输入数据的特征维度为 2,与您的模型的输入层所需的特征维度相匹配。
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