clear clc % 步骤1：加载训练集数据和标签 train_data = readtable('18000x1000.xlsx'); train_labels = readtable('18000x1.xlsx'); test_data = readtable('2000x1000.xlsx'); test_labels = readtable('2000x1.xlsx'); % 步骤2：定义LSTM网络框架 inputSize = 1000; % 输入维度 numHiddenUnits = 200; % 隐含单元数量 numClasses = 2; % 类别数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; % 步骤3：设置训练选项和超参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MiniBatchSize', 100, ... 'MaxEpochs', 100, ... 'GradientThreshold', 3, ... 'InitialLearnRate', 0.0005); % 步骤4：训练LSTM网络 net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options); % 对每个时间步的活动进行分类 predictedLabels = classify(net, test_data); % 计算预测准确度 accuracy = sum(predictedLabels == test_labels) / numel(test_labels); disp(['预测准确度：', num2str(accuracy)]);

这段代码是一个使用LSTM进行分类的示例它包括加载训练集和测试集数据、定义LSTM网络框架、设置训练选项和超参数、训练网络、对测试集进行预测并计算准确度的步骤。

请注意，这段代码中涉及到读取数据的部分，需要确保数据文件 "18000x1000.xlsx"、"18000x1.xlsx"、"2000x1000.xlsx" 和 "2000x1.xlsx" 存在于当前工作目录中。如果文件不存在，代码将会出错。

此外，使用这段代码需要确保你的 MATLAB 环境中已经安装了 Deep Learning Toolbox。如果没有安装，你可以通过 MathWorks 官方网站获取相关信息和安装指南。

如果你有任何关于这段代码的问题，或者其他方面的疑问，请随时提问。我会尽力帮助你。

相关问题

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(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 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');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

在这段代码中，出现了 `input` 变量的命名冲突。建议将 `input` 变量改为其他名称，以避免和 MATLAB 内置函数冲突。另外，在计算 `pos_error` 和 `ori_error` 时，应该使用 `output_test_n`，而不是 `output_test(:,1:20)`。修改后的代码如下：

clear all;
clc;

% 载入数据
data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');
input_data = data((1:120), 2:6)';
output_data = data((1:120), 7:9)';

% 划分训练集和测试集
input_train = input_data(:, 1:80);
output_train = output_data(:, 1:80);
input_test = input_data(:, 81:100);
output_test = output_data(:, 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_n(1,:); % 位置误差
ori_error = ori_pred - output_test_n(2,:); % 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 = input_data(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_data(81,:); % 位置误差
ori_error = ori_pred - output_data(81,:); % 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_n(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');

%% 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。