T_sim = mapminmax('reverse',Tn_sim,outputps); save("D:\develop\IDE\Matlab2018a\Important_Code\First_Test\Compare\Compare_B5\T100\ELM.mat","T_sim")代码什么意思

这段MATLAB代码的主要作用是将归一化后的数据进行反归一化，并将结果保存到硬盘上。

具体来说，该代码中的 `mapminmax('reverse',Tn_sim,outputps)` 函数将 `Tn_sim` 数据进行反归一化处理，使得数据恢复到原始的数值范围。其中，`outputps` 是一个归一化器，它包含了用于归一化数据的参数，例如最大值、最小值等等。反归一化操作将数据从归一化后的范围重新映射到原始的数值范围。

接下来，`save` 函数将处理后的 `T_sim` 数据保存到硬盘上，文件名为 "D:\develop\IDE\Matlab2018a\Important_Code\First_Test\Compare\Compare_B5\T100\ELM.mat"。`.mat` 是MATLAB文件格式的扩展名，它可以存储MATLAB变量和数据。因此，该代码将处理后的数据以MATLAB变量的形式保存到硬盘上，以便后续使用。

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[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output)

这段代码是对数据进行归一化处理，使用了matlab中的mapminmax函数。mapminmax函数可以将数据映射到指定的区间内，第一个参数为需要进行映射的数据集，第二个和第三个参数分别为映射后的区间的最小值和最大值。具体来说，这段代码将P_train和T_train分别归一化到0到1的区间内，并记录下归一化的映射关系。然后使用同样的映射关系对P_test和T_test进行归一化处理。这样做的目的是使得数据落入相同的范围内，避免不同特征之间的差异造成的影响，从而更好地训练模型。

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码是在进行数据预处理，使用了 MATLAB 自带的 mapminmax 函数，将数据进行了归一化处理。其中，P_train 和 T_train 分别表示输入和输出的训练数据，P_test 和 T_test 表示输入和输出的测试数据。mapminmax 函数的第一个参数表示需要进行处理的数据，第二个参数是指定归一化后的数据范围，一般为 [0,1] 或 [-1,1]；第三个参数是一个可选参数，表示在归一化处理时需要使用的训练数据的范围，如果不指定则默认使用输入数据的最小值和最大值。最后，通过 apply 操作将测试数据也进行了相同的归一化处理。这种数据归一化的方法可以使得不同量纲的特征对模型的影响变得平等，从而提高模型的性能。