变量XTrain和XTest未被定义 如何解决

时间: 2024-02-17 13:00:56 浏览: 26
如果变量XTrain和XTest未被定义,可能是因为您没有加载数据集或者加载数据集的代码有误。 您需要先加载数据集,并将图像数据分别存储在XTrain和XTest中,然后再进行数据预处理和模型训练等操作。 以下是一个示例代码,用于加载数据集并将图像数据存储在XTrain和XTest中: ``` % Load data imds = imageDatastore('path/to/image/folder', ... 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames'); [imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomize'); % Read images into XTrain and XTest XTrain = readall(imdsTrain); XTest = readall(imdsTest); % Convert image data to double and normalize XTrain = double(XTrain)/255; XTest = double(XTest)/255; ``` 在这个示例代码中,我们首先使用imageDatastore函数加载图像数据集,然后使用splitEachLabel函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,我们使用readall函数将训练集和测试集中的图像读入到XTrain和XTest中。最后,我们将图像数据转换为double类型并进行归一化处理。 请注意,实际加载数据集和存储图像数据的方法可能因数据集来源和格式而异。您需要根据具体情况进行相应的修改。

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% 读取Excel文件 data = xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx'); % 提取速度和密度数据 velocity = data(:,2); density = data(:,3); % 定义四个范围 range1 = [0, 0.2]; range2 = [0.2, 0.4]; range3 = [0.4, 0.6]; range4 = [0.6, 1]; % 对每个速度值进行分类 for i = 1:length(velocity) if velocity(i) >= range1(1) && velocity(i) <= range1(2) category(i) = 1; elseif velocity(i) >= range2(1) && velocity(i) <= range2(2) category(i) = 2; elseif velocity(i) >= range3(1) && velocity(i) <= range3(2) category(i) = 3; elseif velocity(i) >= range4(1) && velocity(i) <= range4(2) category(i) = 4; end end % 将每个数据的分类结果加入到训练集和测试集中 Xtrain = velocity(trainInd)'; Ytrain = density(trainInd)'; category_train = category(trainInd); Xval = velocity(valInd)'; Yval = density(valInd)'; category_val = category(valInd); Xtest = velocity(testInd)'; Ytest = density(testInd)'; category_test = category(testInd); % 定义循环神经网络模型 numFeatures = 1; % 特征数量 numResponses = 1; % 响应数量 numHiddenUnits = 10; % 隐藏单元数量 net = fitnet(numHiddenUnits,'trainlm'); % 使用Levenberg-Marquardt训练算法 net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % 隐藏层使用双曲正切函数 % 将数据分为训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 valRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd,valInd,testInd] = divideblock(length(velocity),trainRatio,valRatio,testRatio); % 训练网络模型 Xtrain = velocity(trainInd)'; Ytrain = density(trainInd)'; Xval = velocity(valInd)'; Yval = density(valInd)'; % 将速度值和分类结果合并 Xtrain = [Xtrain, category_train']; Xval = [Xval, category_val']; Xtest = [Xtest, category_test']; net = train(net,Xtrain,Ytrain); % 预测下一个时间步的密度值 category_pred = 0; for i = 1:length(range4) if Ypred >= range4(1) && Ypred <= range4(2) category_pred = 4; end end fprintf('Predicted density category at t%d: %d\n',length(density)+1, category_pred); Xtest = velocity(testInd)'; Ytest = density(testInd)'; Ypred = net(Xtest(end)); % 输出预测结果 fprintf('Predicted density at t%d: %f\n',length(density)+1,Ypred);函数 'category' 的输入或输出的数目或类型不正确。怎么修改

% 读取Excel文件 data = xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx'); % 提取速度和密度数据 velocity = data(:,2); density = data(:,3); % 定义四个范围 range1 = [0, 0.2]; range2 = [0.2, 0.4]; range3 = [0.4, 0.6]; range4 = [0.6, 1]; % 对每个速度值进行分类 for i = 1:length(velocity) if velocity(i) >= range1(1) && velocity(i) <= range1(2) category(i) = 1; elseif velocity(i) >= range2(1) && velocity(i) <= range2(2) category(i) = 2; elseif velocity(i) >= range3(1) && velocity(i) <= range3(2) category(i) = 3; elseif velocity(i) >= range4(1) && velocity(i) <= range4(2) category(i) = 4; end end % 将每个数据的分类结果加入到训练集和测试集中 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 valRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd,valInd,testInd] = divideblock(length(velocity),trainRatio,valRatio,testRatio); Xtrain = [velocity(trainInd)', category(trainInd)']; Ytrain = density(trainInd)'; Xval = [velocity(valInd)', category(valInd)']; Yval = density(valInd)'; Xtest = [velocity(testInd(end)), category(testInd(end))]'; % 定义循环神经网络模型 numFeatures = 2; % 特征数量 numResponses = 1; % 响应数量 numHiddenUnits = 10; % 隐藏单元数量 net = fitnet(numHiddenUnits,'trainlm'); % 使用Levenberg-Marquardt训练算法 net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % 隐藏层使用双曲正切函数 % 训练网络模型 net = train(net,Xtrain,Ytrain); % 预测下一个时间步的密度值 category_pred = 0; Ypred = net(Xtest);for i = 1:length(range4) if Ypred >= range4(1) && Ypred <= range4(2) category_pred = 4; end end fprintf('Predicted density category at t%d: %d\n',length(density)+1, category_pred); % 输出预测结果 fprintf('Predicted density at t%d: %f\n',length(density)+1,Ypred);函数 'category' 的输入或输出的数目或类型不正确。怎么修改

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