res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 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_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'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 %%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*-'); 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');这段程序当中如果进行误差补偿的话怎么操作

在这段程序中进行误差补偿，可以修改训练模型时的代码。假设误差补偿的数据已经存在一个名为“error”的变量中，则可以在训练模型前添加下面一行代码：

net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows', 'mapminmax', 'fixunknown', 'removeconstantcols', 'processpca', error};

其中，net.inputs{1}.processFcns表示输入数据的处理函数，需要将error添加到处理函数中。这样就可以对输入数据进行误差补偿了。在进行归一化时也需要注意，需要将归一化后的输入数据和误差补偿数据一起传递给mapminmax函数，代码如下：

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1, error);

同样的，在测试模型时也需要对输入数据进行误差补偿和归一化操作，代码如下：

input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps, error);

需要注意的是，误差补偿数据需要根据具体应用场景而定，需要根据实际情况进行选择和计算。同时，误差补偿也可能会影响模型的训练效果，需要进行实验测试来确定最优的误差补偿方式。

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代码解读，xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',city_complexity,'Sheet1','F2'); [num,txt,AAA]=xlsread('rca_2000.xlsx','Sheet1','A1:E306'); xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',AAA,'Sheet1','A1'); [num1,txt1]=xlsread('biaotou_city.xlsx','Sheet1','F1:T1'); xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',txt1,'Sheet1','F1');

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要功能是将数据写入 Excel 文件中。具体来说，第一行代码将名为 city_complexity 的变量写入名为 A_science_city_complexity.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中的 F2 单元格中。第二行代码从名为 rca_2000.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中读取数据，并将其存储在 num、txt 和 AAA 三个变量中。第三行代码将 AAA 变量写入名为 A_science_city_complexity.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中的 A1 单元格中。第四行代码从名为 biaotou_city.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中读取数据，并将其存储在 txt1 变量中。最后一行代码将 txt1 变量写入名为 A_science_city_complexity.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中的 F1 单元格中。

m=xlsread('1t检验样本数据.xlsx','红','A2:A29') ; n=xlsread('1t检验样本数据.xlsx','红','B2:B29') ; o=xlsread('1t检验样本数据.xlsx','白','A2:A29') ; p=xlsread('1t检验样本数据.xlsx','白','B2:B29') ; A=[m,n]; B=[o,p]; anova1(A)%对样本数据y执行单向方差分析，并返回p值 anova1(B) 里的1t检验样本数据表格如何创建？

要创建名为"1t检验样本数据"的表格，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Excel软件，并创建一个新的工作簿。
2. 在第一个工作表中，命名为"红"。
3. 在"A1"单元格中输入"样本编号"，在"B1"单元格中输入"数据"，这样可以创建一个表头，表示样本编号和数据。
4. 在"A2"到"A29"单元格中输入红样本的样本编号。
5. 在"B2"到"B29"单元格中输入相应的红样本数据。

6. 在第二个工作表中，命名为"白"。
7. 重复步骤3到步骤5，以相同的方式创建白样本的样本编号和数据。

8. 保存该工作簿为名为"1t检验样本数据.xlsx"的文件。

这样，你就可以使用上述的代码来读取这个表格，并进行t检验或方差分析等统计分析。请确保文件路径和工作表名称与代码中的路径和名称保持一致。