% 导入数据 data = xlsread('数据文件.xlsx'); % 替换为实际数据文件的路径 X = data(:, 1:3); % 输入特征，假设有三个特征 Y = data(:, 4); % 输出目标 % 数据预处理 X = (X - mean(X)) / std(X); % 标准化输入特征 % 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 validationRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), trainRatio, validationRatio, testRatio); XTrain = X(trainInd, :)'; YTrain = Y(trainInd)'; XVal = X(valInd, :)'; YVal = Y(valInd)'; XTest = X(testInd, :)'; YTest = Y(testInd)'; % 构建LSTM网络 inputSize = size(XTrain, 1); numHiddenUnits = 100; % LSTM隐藏单元数量 outputSize = 1; layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer]; % 设置训练选项 maxEpochs = 100; miniBatchSize = 64; initialLearnRate = 0.001; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', maxEpochs, ... 'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 'InitialLearnRate', initialLearnRate, ... 'ValidationData', {XVal, YVal}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练LSTM网络 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); % 测试网络性能 YPred = predict(net, XTest); rmse = sqrt(mean((YPred - YTest).^2)); fprintf('测试集的均方根误差（RMSE）：%f\n', rmse); % 绘制预测结果与真实值 figure; plot(1:length(YTest), YTest, 'b', 1:length(YTest), YPred, 'r--'); legend('真实值', '预测值'); xlabel('样本序号'); ylabel('目标值'); title('预测结果');

这段代码是用 MATLAB 实现的 LSTM 神经网络模型，用于进行回归问题的预测。具体步骤包括：

1. 导入数据：从 Excel 文件中读取数据，包含输入特征和输出目标。

2. 数据预处理：对输入特征进行标准化处理。

3. 划分训练集和测试集：按照一定比例划分训练集、验证集和测试集。

4. 构建 LSTM 神经网络模型：包含输入层、LSTM 层、全连接层和回归层。

5. 设置训练选项：包含最大迭代次数、批量大小、学习率、验证集数据和训练过程可视化等选项。

6. 训练 LSTM 神经网络模型：使用训练数据对模型进行训练。

7. 测试网络性能：使用测试数据对模型进行测试，计算均方根误差（RMSE）。

8. 绘制预测结果与真实值：将预测结果和真实值绘制在同一张图中，进行比较。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，具体应用时需要根据数据的特点进行调整。

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%% 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 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。

根据如下开头[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799'); [data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756'); [data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724'); [data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734'); [data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730'); [data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703'); [data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716'); [data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');写出代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.

以下是读取并绘制图像的代码，其中包含了使用findpeaks函数查找峰值和输出表格的部分：

[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799');
[data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756');
[data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724');
[data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734');
[data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730');
[data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703');
[data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716');
[data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');

% 绘制8条曲线
figure
hold on
plot(data1(:,1),data1(:,2))
plot(data2(:,1),data2(:,2))
plot(data3(:,1),data3(:,2))
plot(data4(:,1),data4(:,2))
plot(data5(:,1),data5(:,2))
plot(data6(:,1),data6(:,2))
plot(data7(:,1),data7(:,2))
plot(data8(:,1),data8(:,2))
xlabel('V')
ylabel('A')
title('Data Plot')

% 查找峰值并输出表格
[~,locs1] = findpeaks(data1(:,2));
[~,locs2] = findpeaks(data2(:,2));
[~,locs3] = findpeaks(data3(:,2));
[~,locs4] = findpeaks(data4(:,2));
[~,locs5] = findpeaks(data5(:,2));
[~,locs6] = findpeaks(data6(:,2));
[~,locs7] = findpeaks(data7(:,2));
[~,locs8] = findpeaks(data8(:,2));
peak_table = table(locs1,locs2,locs3,locs4,locs5,locs6,locs7,locs8);
disp(peak_table)

这段代码首先使用xlsread函数读取Excel文件中的多组数据，并使用plot函数绘制8条曲线。然后，对每组数据使用findpeaks函数查找峰值，并将结果存储在名为locs1~8的变量中。最后，使用table函数将峰值列成表格形式，并使用disp函数输出到命令窗口。