P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)'; T_train = res(temp(1: 240), 13)'; M = size(P_train, 2);这段代码什么意思

时间: 2024-06-04 08:09:45 浏览: 203
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基于卷积神经网络(CNN)多变量时间序列预测，卷积神经网络(CNN)多维时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

这段代码是将一个矩阵 `temp` 中的前 240 行的前 12 列作为输入数据 `P_train`，第 13 列作为输出数据 `T_train`。然后，通过转置操作将输入矩阵 `P_train` 转换为一个 12 x M 的矩阵，其中 M 是输入数据的样本数量。这里假设输入数据中有 M 个样本。输出矩阵 `T_train` 转置后得到一个 1 x M 的行向量。这些数据将用于训练一个模型。
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标题中的"bp_train.rar_train_神经网络 matlab"表明这是一个关于使用MATLAB实现BP（Backpropagation，反向传播）神经网络训练的项目。BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈网络，常用于函数拟合、分类和预测问题。在...

temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; % 取前80个随机排列作为训练集特征 T_train = res(temp(1: 80), 8)'; % 取前80个随机排列作为训练集目标输出 M = size(P_train, 2); % 训练集样本数量 P_test = res(temp(81: ...

p_train=res(temp(1:10),1:7)'; T_train=res(temp(1:10),8)'; M=size(p_train,2);

这是一个关于编程的问题，我可以回答。这段代码是将temp矩阵的前10行的1-7列作为p_train矩阵的列向量，将temp矩阵的前10行的第8列作为T_train矩阵的列向量，然后获取p_train矩阵的列数作为M的值。

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; 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 = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values M = P_train.shape[1] P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values T_test = res.iloc[temp[349920:], 11]...

%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; 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=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。 您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行： ...

temp = randperm(350); P_train = res(temp(1: 200), 1: 3)'; T_train = reshape(temp(1: 200), 4: 5)'; M = size(P_train, 2);

答：这段代码的作用是从一个大小为350的矩阵中随机选择200个元素作为训练集的索引，然后使用这些索引从res矩阵中选取对应的行和列，构成训练数据P_train和T_train。其中P_train是一个3行200列的矩阵，T_train是一个5...

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)

那么这个代码语句的作用是将temp矩阵的前80行（1:80）和前7列（1:7）的子矩阵作为参数传递给res函数进行处理，然后将处理后的结果赋值给P_train变量。因此，P_train也是一个矩阵，其大小可能会因为res函数的处理而...

T_train = res(temp(1: 80), 8)'

那么这个代码语句的作用是将temp矩阵的前80行（1:80）和第8列（8）的子矩阵作为参数传递给res函数进行处理，然后将处理后的结果进行转置（'）并赋值给T_train变量。因此，T_train是一个向量，其大小为1行，可能会...

temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';这段代码的作用是什么

这段代码的作用是从一个大小为103的集合中随机选取80个元素，然后根据选取的80个元素的索引，从矩阵 res 中选择对应的80行和前7列，组成一个大小为7x80的矩阵，并将其转置为80x7的矩阵 P_train。其中 randperm...

P_train = res(temp(6: end), 1: 5)'；怎么把这个改成每隔一个选四个

P_train = res(temp(6:4:end), 1:5)'; 这里的 temp(6:4:end) 表示从第6个元素开始，每隔一个选取一个元素，即选择第6、10、14等位置的元素。然后，将这些元素传递给 res 函数，得到 P_train。最后使用...

P_train = res(temp(6: end), 1: 5)';怎么把这个函数改为每隔五个选一个

可以使用如下代码实现每隔五个选一个： P_train = res(temp(6:5:end), 1:5)'; 其中，6:5:end 表示从第6个元素开始，每隔5个元素选择一个。

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(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');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

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...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(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'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

output = res((1:120), 10:11)'; [inputn, inputps] = mapminmax(input, -1, 1); [outputn, outputps] = mapminmax(output, -1, 1); input_train = input(1:80); output_train = output(1:80); input_test = input...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% 第二步 设置训练数据和预测数据 input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn分别为输入输出样本 %% 第七步 测试样本归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对样本数据进行归一化 %% 第八步 BP神经网络预测 an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真 %% 第九步 预测结果反归一化与误差计算 test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级 error=test_simu-output_test; %预测值和真实值的误差 %%第十步 真实值与预测值误差比较 figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(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');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

input = res(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = res(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(1:15, :); output_train = output(1:15, :); input_test = input(5:25, :); output_test =...

import numpy as np import struct def reading_train_data(index):# 训练集 ''' :param index: 读文件的序号 :return: 每个文件的向量与标签 ''' file = open("data/train/f" + str(index) + ".dat", "rb") data_raw = struct.unpack('f' * 144 * 440, file.read(4 * 144 * 440)) file.close() res_data = [] for i in range(0, 144): temp = [] for j in range(0, 440): temp.append(data_raw[i * 440 + j]) res_data.append(temp) res_data = np.array(res_data) lables = [] for i in range(0,144): lables.append(index) return res_data,lables def reading_test_data(index):# 测试集 ''' :param index: 读文件的序号 :return: 每个文件的向量与标签 ''' file = open("data/test/f" + str(index) + ".dat", "rb") data_raw = struct.unpack('f' * 18 * 440, file.read(4 * 18 * 440)) file.close() res_data = [] for i in range(0, 18): temp = [] for j in range(0, 440): temp.append(data_raw[i * 440 + j]) res_data.append(temp) res_data = np.array(res_data) lables = [] for i in range(0,18): lables.append(index) return res_data,lables

这段代码是用于读取训练集和测试集...对于每个向量，将其存储为一个大小为(1, 440)的numpy数组。同时，每个向量都有一个对应的标签，标签的值为读文件的序号。最终，返回的是一个由多个向量和对应标签组成的元组列表。

# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

首先，我们设置了绘图的尺寸为12x8，并使用蓝色线条绘制了模型对训练数据的预测结果，使用红色线条绘制了真实值。然后，通过调用plt.legend()方法添加图例，并通过plt.show()显示图形。 接下来，我们使用模型对...
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