[p_train, ps_input] = mapminmax(data',0,1);%P_train(:,1:1000) Data=p_train';

这段代码是将一个数据集进行归一化处理，使用了MATLAB的mapminmax函数。其中，data是原始数据集，p_train是归一化后的数据集，ps_input是用于后续预测时进行归一化的参数。具体来说，0和1分别表示归一化后数据的最小值和最大值，data'是将data转置以便进行列归一化，最后将归一化后的结果转置回去得到p_train。

相关问题

% 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`函数创建输入和输出层对象。接着将这些层对象传入`layerGraph`函数中构建网络结构，最后使用`trainNetwork`函数进行训练。下面是一个简单的LSTM网络代码示例：

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');

net = trainNetwork(input_train',output_train',layers,options);

在训练完成后，可以使用`predict`函数对测试集数据进行预测：

YPred = predict(net,input_test')';

最后，可以使用`mapminmax`函数将预测结果进行反归一化，以得到真实的负荷预测值。

% 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

% 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(1:20, output_test(1,:), 'bo-');
hold on;
plot(1:20, 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');