[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]); [cc,dd]=mapminmax([output_train output_test]); global inputn outputn shuru_num shuchu_num XValidation YValidation [inputn,inputps]=mapminmax('apply',input_train,bb); [outputn,outputps]=mapminmax('apply',output_train,dd); shuru_num = size(input_train,1); % 输入维度 shuchu_num = 1; % 输出维度 dam = 10; % 验证集个数，验证集是从训练集里面取的数据 idx = randperm(size(inputn,2),dam); XValidation = inputn(:,idx); inputn(:,idx) = []; YValidation = outputn(idx); outputn(idx) = []; YValidationy = output_train(idx); output_train(idx) = [];代码什么意思

这段代码主要是对输入和输出数据进行归一化处理，并将训练数据和测试数据分别存储到 `input_train`、`output_train` 和 `input_test`、`output_test` 中。具体解释如下：

- `mapminmax` 函数：对输入数据进行归一化处理，将数据范围缩放到 [0,1] 区间内，可以提高模型的训练效果和泛化能力。
- `inputn` 和 `outputn`：存储经过归一化处理后的输入和输出数据。
- `shuru_num` 和 `shuchu_num`：存储训练数据的数量和输出数据的数量。
- `XValidation` 和 `YValidation`：存储从训练数据中随机选择的 `dam` 个样本作为交叉验证的验证集，可以用于评估模型的性能和调参。
- `idx`：随机选取 `dam` 个样本的下标。
- `YValidationy`：存储与 `XValidation` 对应的真实输出值，用于后续比较模型预测值和真实值的误差。

需要注意的是，这段代码中的具体参数和变量含义可能需要根据具体的上下文来理解，因此可能存在多种不同的解释。

相关问题

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

你可以使用`mapminmax`函数将`input_train`进行归一化处理。这个函数可以将输入数据映射到指定的范围内。在这里，`[inputn, inputps]`是用来保存归一化的结果的变量。`inputn`是经过归一化后的数据，`inputps`是保存归一化参数的结构体，以便你在之后对测试数据进行相同的归一化处理。

% 载入数据 data = xlsread('补偿.xlsx'); input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_test = input(:, 5:20); output_test = output(:, 5:20); % 归一化数据 [input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001; net = train(net, input_train_norm, output_train_norm); % 测试BP神经网络 input_test_norm = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_norm = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_norm = sim(net, input_test_norm); output_pred = mapminmax('reverse', output_pred_norm, output_ps); % 可视化结果 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_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');样本编号帮我改为1到20

% 载入数据
data = xlsread('补偿.xlsx');
input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据
output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据

% 分割训练集和测试集
input_train = input(:, 1:15);
output_train = output(:, 1:15);
input_test = input(:, 5:20);
output_test = output(:, 5:20);

% 归一化数据
[input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1);
[output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1);

% 构建BP神经网络
input_num = size(input_train_norm, 1);
hidden_num = 10;
output_num = size(output_train_norm, 1);
net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

% 训练BP神经网络
net.trainParam.epochs = 2000;
net.trainParam.lr = 0.0001;
net.trainParam.goal = 0.001;
net = train(net, input_train_norm, output_train_norm);

% 测试BP神经网络
input_test_norm = mapminmax('apply', input_test, input_ps);
output_test_norm = mapminmax('apply', output_test, output_ps);
output_pred_norm = sim(net, input_test_norm);
output_pred = mapminmax('reverse', output_pred_norm, output_ps);

% 可视化结果
figure;
plot(1:20, output_test(1,:), 'bo-');
hold on;
plot(1:20, output_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');