ACC的matlab代码
时间: 2023-10-03 11:10:08 浏览: 76
ACC(Accuracy,准确率)的MATLAB代码示例:
```matlab
% 预测结果
Ypred = [1 2 1 1 2 3 3 2 1 3];
% 真实标签
Ytrue = [1 2 1 3 2 3 3 2 1 1];
% 计算ACC
acc = sum(Ypred==Ytrue)/length(Ytrue);
```
以上代码中,首先给出了预测结果Ypred和真实标签Ytrue,然后计算了准确率ACC,其中sum(Ypred==Ytrue)表示预测正确的样本数,除以总样本数即可得到准确率。
相关问题
matlab代码loss acc
您好!对于计算损失和准确率的 Matlab 代码,您可以尝试以下示例:
```matlab
% 计算损失
loss = sum((predicted_labels - true_labels).^2) / numel(true_labels);
% 计算准确率
correct = sum(predicted_labels == true_labels);
accuracy = correct / numel(true_labels);
```
在这个示例中,假设您有两个向量 `predicted_labels` 和 `true_labels`,分别用于存储预测的标签和实际的标签。您可以根据实际情况修改和适应您的数据。
希望能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
acc自适应巡航matlab代码
下面是一个简单的MATLAB代码示例,展示了如何实现ACC(自适应巡航控制):
```matlab
% ACC自适应巡航控制MATLAB代码示例
% 设置ACC参数
desired_distance = 30; % 期望车辆间距(单位:米)
time_headway = 1.5; % 时间间隔(单位:秒)
max_acceleration = 3; % 最大加速度(单位:m/s^2)
max_deceleration = -5; % 最大减速度(单位:m/s^2)
% 模拟车辆行驶
t = 0:0.1:10; % 时间步长为0.1秒,总时间为10秒
num_vehicles = 3; % 车辆数量
% 初始化车辆状态
positions = zeros(num_vehicles, length(t));
velocities = zeros(num_vehicles, length(t));
accelerations = zeros(num_vehicles, length(t));
% 设置初始车辆位置和速度
positions(:, 1) = [0; 50; 100]; % 车辆初始位置(单位:米)
velocities(:, 1) = [10; 15; 20]; % 车辆初始速度(单位:m/s)
% 循环进行车辆模拟
for i = 1:length(t)-1
for j = 1:num_vehicles
% 计算车辆间距离和相对速度
distance = positions(j, i) - positions(j+1, i);
relative_velocity = velocities(j, i) - velocities(j+1, i);
% 计算期望加速度
desired_acceleration = (2 * desired_distance / time_headway) * (distance / desired_distance)^2;
% 限制加速度在最大加速度和最大减速度之间
desired_acceleration = max(min(desired_acceleration, max_acceleration), max_deceleration);
% 计算实际加速度
acceleration = desired_acceleration - 0.5 * relative_velocity^2 / distance;
% 限制加速度在最大加速度和最大减速度之间
acceleration = max(min(acceleration, max_acceleration), max_deceleration);
% 更新车辆状态
velocities(j, i+1) = velocities(j, i) + acceleration * 0.1; % 更新速度
positions(j, i+1) = positions(j, i) + velocities(j, i+1) * 0.1; % 更新位置
accelerations(j, i) = acceleration; % 记录加速度
end
end
% 绘制车辆位置和速度随时间的变化曲线
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, positions);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
legend('Vehicle 1', 'Vehicle 2', 'Vehicle 3');
title('Vehicle Positions');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, velocities);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Velocity (m/s)');
legend('Vehicle 1', 'Vehicle 2', 'Vehicle 3');
title('Vehicle Velocities');
```
这段代码使用了一个简化的ACC模型,模拟了多辆车辆的行驶过程。通过设置ACC参数和初始车辆状态,可以观察车辆位置和速度随时间的变化。请注意,这只是一个简单的示例,实际的ACC系统可能需要更复杂的模型和算法来实现。