[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。

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%% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; input_train_Tt1 = input_train; output_train_Tt1 = output_train; input_test_Tt1 = input_test; output_test_Tt1= output_test; [bestc_Tt11,bestg_Tt11,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11,rule111,rule211,model_GWO_svr11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt1=[train_pre_Tt11;test_pre_Tt11]; %验证集归一化 input_test1=input_test_Tt1; output_test1=output_test_Tt1; input_test1=mapminmax('apply',input_test1',rule111); output_test1=mapminmax('apply',output_test1',rule211); [output_test_pre11,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_GWO_svr11); % SVM模型预测及其精度 test_pre11=mapminmax('reverse',output_test_pre11',rule211); test_pre_Tt1 = test_pre11';

这是一个使用GWO-SVR算法进行回归预测的代码，其中采用了狼群数量为20，最大迭代次数为500的参数设置。输入数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型预测精度。代码中采用了SVM模型进行预测，并使用了mapminmax函数对数据进行归一化处理。最终的预测结果保存在test_pre_Tt1变量中。

%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。