p=0.8;%训练集所占百分比 temp = randperm(length(data(:,1))); %训练集 inputTrainDataset = data(temp(1:floor(p*length(temp))), 1:end-1)'; outputTrainDataset = data(temp(1:floor(p*length(temp))), end)'; %测试集 ppp=temp(floor(p*length(temp)):length(temp)); inputTestDataset = data(ppp, 1:end-1)'; outputTestDataset = data(temp(floor(p*length(temp)) : end), end)';

这段代码看起来像是在将数据集划分为训练集和测试集。其中，p=0.8 表示训练集所占的百分比为80%。然后，使用 randperm 函数对数据集进行随机排列，temp 变量保存了数据集中样本的索引。接着，根据 p 的设定，将前80%的样本作为训练集，其余的样本作为测试集。最后，分别将训练集和测试集的输入和输出数据保存到 inputTrainDataset、outputTrainDataset、inputTestDataset 和 outputTestDataset 变量中。

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% 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集占比 numSequences = size(result,1)/30; % 序列数 numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数 numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数 % % 随机打乱数据 % idx = randperm(numSequences); % data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:); % 划分训练集和测试集 trainData = result(1:numTrainSequences*30,:); testData = result(numTrainSequences*30+1:end,:); trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签 testLabels = testData(:,end); % 测试集标签 trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签 testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签 % 数据归一化 [trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化 testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化 % 将数据转换为三维张量 trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量 testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量，报错：错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

这个错误提示是因为你在使用reshape函数时，输入的维度和元素数不匹配。可以尝试使用[]自动计算适当的大小，例如将测试集转换为三维张量的代码改为：

testData = reshape(testData,[],30,10);

这样就可以自动计算第一维的大小，使得元素数与原始数据一致，从而避免了报错。

A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9];% 输入变量A的数据 B = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20];% 输出变量B的数据 train_data =; % 训练集 test_data =; % 测试集

这里给出的代码不完整，需要补充一些信息才能构建训练集和测试集。假设输入变量A和输出变量B的数据都是等差数列，且长度相同，那么可以通过以下代码来构建训练集和测试集：

A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]; % 输入变量A的数据
B = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]; % 输出变量B的数据
idx = randperm(length(A)); % 随机打乱数据顺序
train_idx = idx(1:7); % 前7个数据作为训练集
test_idx = idx(8:end); % 后3个数据作为测试集
train_data = [A(train_idx)', B(train_idx)']; % 构建训练集
test_data = [A(test_idx)', B(test_idx)']; % 构建测试集

其中，`randperm(length(A))`是将A的数据随机打乱的函数，`train_idx`和`test_idx`是训练集和测试集对应的下标，`train_data`和`test_data`是构建好的训练集和测试集。注意，在构建训练集和测试集时，需要将输入变量A和输出变量B分别合并在一起，并且需要转置一下，以保证每个样本都是一行数据。