帮我检查一下并且修改完整MATLAB代码
时间: 2024-03-02 21:02:45 浏览: 19
好的,以下是修改后的完整MATLAB代码:
```matlab
% 载入数据
res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');
input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据
output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据
% 划分训练集和测试集
input_train = input(:, 1:80);
output_train = output(:, 1:80);
input_test = input(:, 81:100);
output_test = output(:, 81:100);
% 归一化
[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1);
[output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1);
% 建立模型
input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量
hidden_num = 10; % 隐含层节点数量
output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量
net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm');
net.trainParam.epochs = 15000;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.goal = 0.0001;
% 训练模型
[net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n);
% 测试模型
input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps);
output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps);
output_pred_n = sim(net, input_test_n);
% 反归一化
output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps);
output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整
% 绘制预测结果和真实结果的对比图
figure;
plot(output_test(1,:), 'bo-');
hold on;
plot(output_test_pred(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');
```
在这段代码中,我们将数据集分为了训练集和测试集,并且对训练集进行了归一化处理。然后,我们建立了一个具有一个隐含层的前馈神经网络,并使用梯度下降法训练了这个模型。最后,我们使用测试集测试了模型,并将预测结果和真实结果绘制在了同一张图上进行了比较。需要注意的是,由于题目中没有给出数据集,因此我们无法保证代码中的参数设置和网络结构是否合适,需要根据实际情况进行调整。