% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 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_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'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 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 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*-'); % 注意转置 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');显示additional_test_data = input(81:100,:)'; 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

data.xlsx 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 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_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'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 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 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*-'); % 注意转置 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');则合格代码报错帮我修改正确

data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test =...

解释下段代码%% 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 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

2. %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');：这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据，并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。 3. %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1...

% PM2.5预测模型程序% 数据读取data = xlsread('data.xlsx');X = data(:, 1:6); % 前六列为气象数据特征y = data(:, 7); % 最后一列为PM2.5值% 数据预处理X = normalize(X); % 数据标准化处理y = log(y); % 对PM2.5值进行对数变换% 特征工程X = [X, X.^2]; % 加入二次项特征% 模型选择与训练model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1, 'Epsilon', 0.1); % 使用SVR算法进行模型训练% 模型评估y_pred = exp(predict(model, X)); % 对预测值进行指数变换rmse = sqrt(mean((y_pred - y).^2)); % 计算均方根误差% 模型应用new_data = [23, 20, 1013, 63, 2, 0.2]; % 输入新的气象数据new_data = normalize(new_data); % 数据标准化处理new_data = [new_data, new_data.^2]; % 加入二次项特征new_pm25 = exp(predict(model, new_data)); % 预测新的PM2.5值

这段代码实现了一个PM2.5预测模型，包括数据读取、数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估和模型应用。具体来说，该模型使用了SVR算法进行训练，并使用均方根误差来评估模型的预测能力。在这段代码中，...

% 导入数据 data_load=xlsread('data_load'); % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例 train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio); train_data = data_load(1:train_size,:); test_data = data_load(train_size+1:end,:); % 数据归一化 [train_data,train_settings] = mapminmax(train_data'); train_data = train_data'; test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)'; test_data = test_data'; % 构造训练集和测试集的输入和输出 input_train = train_data(1:end-1,:); output_train = train_data(2:end,:); input_test = test_data(1:end-1,:); output_test = test_data(2:end,:)；。后面怎么进行lstm负荷预测

构造好训练集和测试集的输入和输出之后，接下来可以开始构建LSTM模型进行负荷预测。首先需要使用MATLAB中的lstmLayer函数创建一个LSTM层对象，然后使用sequenceInputLayer和sequenceOutputLayer函数创建输入和...

% 载入数据 data = xlsread('补偿.xlsx'); input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_test = input(:, 5:20); output_test = output(:, 5:20); % 归一化数据 [input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001; net = train(net, input_train_norm, output_train_norm); % 测试BP神经网络 input_test_norm = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_norm = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_norm = sim(net, input_test_norm); output_pred = mapminmax('reverse', output_pred_norm, output_ps); % 可视化结果 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_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');样本编号帮我改为1到20

data = xlsread('补偿.xlsx'); input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_...

这个代码出现上面问题呢：data_load=xlsread('data_load'); % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例 train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio); train_data = data_load(1:train_size,:); test_data = data_load(train_size+1:end,:); % 数据归一化 [train_data,train_settings] = mapminmax(train_data'); train_data = train_data'; test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)'; test_data = test_data'; % 构造训练集和测试集的输入和输出 input_train = train_data(1:end-1,:); output_train = train_data(2:end,:); input_test = test_data(1:end-1,:); output_test = test_data(2:end,:); input_train_cell = num2cell(input_train',1); % 将输入数据转换为元胞数组 output_train_cell = num2cell(output_train',1); % 将输出数据转换为元胞数组 input_test_cell = num2cell(input_test',1); % 将输入数据转换为元胞数组 output_test_cell = num2cell(output_test',1); % 将输出数据转换为元胞数组 % 配置 LSTM 网络 numFeatures = size(input_train,2); % 特征数 numResponses = size(output_train,2); % 输出数 numHiddenUnits = 100; % 隐藏层神经元数 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',100, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor',0.1, ... 'LearnRateDropPeriod',20, ... 'MiniBatchSize',64, ... 'SequenceLength','longest', ... 'Shuffle','never', ... 'ValidationData',{input_test,output_test}, ... 'ValidationFrequency',10, ... 'Plots','training-progress'); % 训练 LSTM 网络 net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练

这段代码主要是用于将数据划分为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理，然后使用 LSTM 网络进行训练。其中，训练集占据了所有数据的 80%。代码中还使用了一些 MATLAB 自带的工具函数来配置 LSTM 网络和训练参数。...

% 导入数据 data = xlsread('DEA_data.xlsx',1); X= data(:,1:2)'; % 投入指标数据，每一列代表每个决策单元的投入数据 Y= data(:,3:4)'; % 产出指标数据，每一列代表每个决策单元的产出数据 n=size(X,2); %决策单元数 m=size(X,1); %投入指标数 q=size(Y,1); %产出指标数% 投入导向数据 w = []; fori = 1:n f = [zeros(1,n) 1]; % 定义目标函数 A = [X -X(:,i); -Y zeros(q,1)]; % 指定不等式约束 b = [zeros(1,m) -Y(:,i)']'; Aeq = [ones(1,n) 0]; % 定义等式约束 beq = 1; LB =[zeros(n+1,1)]; % 指定下界 UB = []; w(:,i) = linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); % 模型求解 end theta_BCC_input = w(n+1,:)'; 。这是bcc模型代码，找出其中可能存在的bug

1. 数据导入：确保导入的数据文件（DEA_data.xlsx）在程序所在的目录下，并且数据格式正确，包括数据的列数和行数。 2. 模型约束条件：检查模型中的约束条件是否正确，对于不等式约束，确保每个决策单元的产出数据...

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');这段程序当中如果进行误差补偿的话怎么操作

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1, error); 同样的，在测试模型时也需要对输入数据进行误差补偿和归一化操作，代码如下： input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input...

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。...

clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 X0=data0(70:1000,:);%对应的频率 Y0=data(70:1000,:);%对应的信号幅值 n = length(Y0); % 初始化距离之和为0 %distance_sum = 0; % 计算每个点前一点和后一点的距离之和 for i = 1:n distance_sum = 0; % 计算前一点的下标 pre_index = i - 1; if pre_index == 0 % 如果是第一个点，前一点下标为n pre_index = n; end % 计算后一点的下标 next_index = i + 1; if next_index > n % 如果是最后一个点，后一点下标为1 next_index =n; end % 计算前一点和后一点的距离 pre_distance(i) = norm(Y0(i,:) - Y0(pre_index,:)); next_distance(i)= norm(Y0(i,:) - Y0(next_index,:)); % 累加距离之和 distance_sum(i)= + pre_distance(i) + next_distance(i); end % 打印距离之和 disp(distance_sum);

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的数据，并对其中的信号数据进行处理。具体来说，首先从 Excel 文件中读取第二列（B列）的数据，然后选取其中的一部分数据进行处理，即从第70行到第1000行。接下来，对于选取...

下述代码输入逐年降水数据，得到的结果是逐年SPI嘛？% 导入降水数据 precip = xlsread('precip_data.xlsx'); % 计算降水累积量 cumulative_precip = cumsum(precip); % 计算平均降水量 mean_precip = mean(precip); % 计算标准差 std_dev = std(precip); % 计算SPI spi = zeros(size(precip)); for i = 1:length(precip) spi(i) = (cumulative_precip(i) - mean_precip * i) / (std_dev * sqrt(i)); end % 输出结果 disp(spi);

是的，这段代码计算的是逐年的SPI（Standardized Precipitation Index，标准化降水指数）。...这段代码输入了降水数据，然后计算了降水的累积量、平均降水量和标准差，最后使用循环计算了每年的SPI值，并将结果输出。

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