MATLAB怎么让表格的横坐标是自己输入的excal表格的一列数据,纵坐标是自己用lstm预测出来的数据
时间: 2023-07-16 11:12:27 浏览: 98
你可以使用MATLAB中的plot函数绘制表格。假设你有一个Excel表格,其中一列包含横坐标数据,另一列包含LSTM预测的纵坐标数据。可以使用MATLAB中的readtable函数将Excel表格读入MATLAB中,然后使用plot函数进行绘制。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 读取Excel表格
data = readtable('data.xlsx');
% 获取横坐标数据和纵坐标数据
x = data{:, 1}; % 假设第一列是横坐标数据
y = lstm_prediction(); % 假设lstm_prediction()是获取LSTM预测结果的函数
% 绘制表格
plot(x, y);
```
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据你的具体情况进行修改。
相关问题
利用matlab基于excel时序数据,建立LSTM三输入单输出的预测模型
好的,您可以按照以下步骤在MATLAB中建立基于Excel时序数据的LSTM三输入单输出的预测模型:
1. 导入Excel数据
使用MATLAB中的xlsread函数导入Excel数据。例如,如果您的Excel文件名为“data.xlsx”,则可以使用以下命令导入Excel数据:
```
data = xlsread('data.xlsx');
```
2. 数据预处理
对于时序数据,通常需要进行预处理,例如归一化、差分等。在这里,我们可以使用MATLAB中的zscore函数对数据进行标准化处理。例如,如果您想对第1列数据进行标准化处理,可以使用以下命令:
```
data(:,1) = zscore(data(:,1));
```
3. 划分数据集
将数据集分为训练集和测试集。例如,您可以使用前80%的数据作为训练集,后20%的数据作为测试集:
```
train_data = data(1:floor(0.8*size(data,1)),:);
test_data = data(floor(0.8*size(data,1))+1:end,:);
```
4. 构建LSTM网络
使用MATLAB中的lstmLayer函数构建LSTM网络。例如,如果您要构建一个具有3个输入变量和1个输出变量的LSTM网络,可以使用以下命令:
```
inputSize = 3;
outputSize = 1;
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(outputSize)
regressionLayer];
```
5. 训练LSTM网络
使用MATLAB中的trainNetwork函数训练LSTM网络。例如,如果您要使用Adam优化器,设置学习率为0.01,并训练100个epochs,可以使用以下命令:
```
XTrain = train_data(:,1:3);
YTrain = train_data(:,4);
miniBatchSize = 64;
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','never', ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain',YTrain',layers,options);
```
6. 预测结果
使用训练好的LSTM网络对测试数据进行预测。例如,如果您要预测测试数据的输出,可以使用以下命令:
```
XTest = test_data(:,1:3);
YTest = test_data(:,4);
YPred = predict(net,XTest');
```
7. 评估模型
使用MATLAB中的rmse函数计算均方根误差(RMSE)来评估模型的预测性能。例如,如果您要计算测试数据的RMSE,可以使用以下命令:
```
rmse = sqrt(mean((YPred - YTest').^2))
```
这就是利用MATLAB基于Excel时序数据,建立LSTM三输入单输出的预测模型的简单步骤。当然,具体的实现还需要根据您的数据和需求进行调整和优化。
给出一段Python代码,实现以下功能,将一个Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型
以下是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 选择需要的5列数据
data = data[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]
# 数据归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)
# 将数据转换为多变量lstm预测模型的输入类型
X = []
y = []
for i in range(len(data)-60):
X.append(data[i:i+60])
y.append(data[i+60])
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 构建多变量lstm预测模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 5)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
# 计算预测误差
rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_test)**2))
print('RMSE:', rmse)
```
以上代码可以将Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型,并进行训练和预测。