380.75 190.112 26.48 60.4 68 381.65 191.265 27.46 64.3 54.6 356.56 186.36 28.53 64.2 54.3 325.36 146.35 29.48 53.8 54.1 354.61 184.55 31.48 42.3 65.8 376.62 188.65 31.23 38.65 48.29 375.65 186.35 22.48 39.14 36.95 372.64 186.52 30.48 45.65 38.63 376.21 178.61 34.53 38.55 39.42 352.63 156.56 25.48 32.5 32.2 269.46 153.54 36.47 75.1 88.3 386.53 186.53 27.38 76.8 90.2 383.65 165.56 32.36 73.5 83.6 352.13 266.54 23.41 39.59 36.12 356.36 256.45 29.42 31.3 37.73 315.36 248.65 31.53 35.356 32.26 265.34 213.26 42.48 30.2 38.4 236.547 153.64 43.54 26.75 26.6 363.35 251.69 34.42 21.4 20.4 341.25 154.24 45.48 33.2 28.5

好的，你可以尝试以下代码，将 `ori_pred` 和 `output_test(2:3,:)` 调整为 $2 \times 10$ 的维度：

% 使用测试集评估网络性能
pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置
ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态
pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差
ori_error = ori_pred - output_test(2:end,:); % 姿态误差

% 调整维度为 2 x 10
ori_pred = reshape(ori_pred, 2, 10);
output_test = output_test(2:end,:);

注意，修改后的 `ori_pred` 和 `output_test` 中，第一维的长度为 2，表示有两个姿态维度。同时，由于 `output_test` 中已经去掉了第一个位置维度，因此在计算 `ori_error` 时，只需要取 `output_test` 的全部维度即可。

相关问题

选择20个点（姿态随机）作为理论位姿，根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差)，得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络，分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿，输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前，还需要对数据集做出进一步的划分，选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集，在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价，余下的100个点作为网络的样本集。此外，NN 工具箱中，对网络训练之前，也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你我编程的MATLAB代码能帮我按照这段话将代码改编吗380.75 190.112 26.48 60.4 68 381.65 191.265 27.46 64.3 54.6 356.56 186.36 28.53 64.2 54.3 325.36 146.35 29.48 53.8 54.1 354.61 184.55 31.48 42.3 65.8 376.62 188.65 31.23 38.65 48.29 375.65 186.35 22.48 39.14 36.95 372.64 186.52 30.48 45.65 38.63 376.21 178.61 34.53 38.55 39.42 352.63 156.56 25.48 32.5 32.2 269.46 153.54 36.47 75.1 88.3 386.53 186.53 27.38 76.8 90.2 383.65 165.56 32.36 73.5 83.6 352.13 266.54 23.41 39.59 36.12 356.36 256.45 29.42 31.3 37.73 315.36 248.65 31.53 35.356 32.26 265.34 213.26 42.48 30.2 38.4 236.547 153.64 43.54 26.75 26.6 363.35 251.69 34.42 21.4 20.4 341.25 154.24 45.48 33.2 28.5这是我的数据，直接用数据帮我给出完整MATLAB代码

对于这段话，我可以给您提供一个大致的代码框架，但是由于代码中涉及到的细节较多，需要您自己根据具体情况进行补充和修改。具体代码如下：

% 选择20个点作为理论位姿，生成关节角数据
theta = zeros(20, 6);
for i = 1:20
    % 生成姿态随机的坐标
    % ...
    % 根据机器人理论模型求解关节角
    % ...
    theta(i, :) = % 关节角数据
end

% 生成机器人实际位姿数据
actual_poses = zeros(20, 6);
for i = 1:20
    % 将关节角代入机器人实际模型得到实际位姿
    % ...
    actual_poses(i, :) = % 实际位姿数据
end

% 划分数据集
train_idx = [1:5, 7:11, 13:17, 19:20];  % 训练集
test_idx = [6, 12, 18];  % 测试集
train_data = [theta(train_idx, :), actual_poses(train_idx, :)];  % 训练数据
test_data = [theta(test_idx, :), actual_poses(test_idx, :)];  % 测试数据

% 对训练数据进一步划分为训练集、验证集和测试集
train_ratio = 0.8;
val_ratio = 0.1;
test_ratio = 0.1;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(train_data,1), train_ratio, val_ratio, test_ratio);
train_set = train_data(trainInd, :);  % 训练集
val_set = train_data(valInd, :);  % 验证集
test_set = train_data(testInd, :);  % 测试集

% 构建并训练网络
input_size = 6;  % 输入层大小
output_size = 6;  % 输出层大小
hidden_size = 100;  % 隐藏层大小
net_pos = feedforwardnet(hidden_size);  % 构建预测位置的网络
net_pos = train(net_pos, train_set(:, 1:input_size)', train_set(:, input_size+1:input_size+output_size)');  % 训练预测位置的网络
net_ori = feedforwardnet(hidden_size);  % 构建预测姿态的网络
net_ori = train(net_ori, train_set(:, 1:input_size)', train_set(:, input_size+output_size+1:end)');  % 训练预测姿态的网络

% 使用测试集评估网络性能
pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)');  % 预测位置
ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)');  % 预测姿态
pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size);  % 位置误差
ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end);  % 姿态误差
% 计算误差指标，如均方误差等

% 使用附加测试集评估网络性能
additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)];
pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)');  % 预测位置
ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)');  % 预测姿态
pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size);  % 位置误差
ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end);  % 姿态误差
% 计算误差指标，如均方误差等

需要注意的是，这段代码中有很多细节需要根据具体情况进行修改和补充，比如生成姿态随机的坐标的具体方法、根据机器人理论模型求解关节角的具体方法、将关节角代入机器人实际模型得到实际位姿的具体方法、网络的具体结构和超参数的选择、误差指标的具体计算方法等等。

OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请告诉我这个列表对模型的总体详细解释

这个列表为一元线性回归模型的回归结果。其中，Dep. Variable表示因变量为count，R-squared为R平方值，表示模型可以解释因变量变异性的百分比，本模型的R平方值为0.156，说明模型可以解释15.6%的count变异性。Adj. R-squared为调整后的R平方值，考虑了模型自由度和样本量的影响，本模型的Adj. R平方值为0.156，与R平方值相同。Method为最小二乘法，F-statistic表示F值，用于检验模型的整体显著性，P值为0.00，表示模型整体显著。Log-Likelihood为对数似然值，AIC为赤池信息准则，BIC为贝叶斯信息准则，用于模型比较，Df Residuals为残差自由度，Df Model为模型自由度，Covariance Type为协方差类型，本模型为非鲁棒性回归模型。coef为系数，std err为标准误差，t为t值，P>|t|为P值，[0.025 0.975]为置信区间，const为常数项，temp为自变量。通过该回归结果，可以得到count与temp之间存在显著正相关关系，每增加1个单位的temp，count平均增加9.1705个单位。