% 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

这个错误可能是因为您没有先为 category 变量分配空间。您可以在循环神经网络模型定义之前添加以下代码行：

category = zeros(length(velocity),1);

这将为 category 变量分配与 velocity 变量相同的行数，并将其初始化为零向量。这样就可以在循环中为每个速度值分配一个分类了。

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%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data文件数据实例子

假设您的 `data.xlsx` 文件中包含如下数据：

| 工件加工时间 | 机器1 | 机器2 | 机器3 |
| --- | --- | --- | --- |
| 5 | 3 | 2 | 4 |
| 6 | 6 | 4 | 5 |
| 2 | 1 | 3 | 2 |
| 4 | 2 | 5 | 3 |
| 3 | 4 | 1 | 1 |

则 `xlsread('data.xlsx')` 会返回一个 5 行 4 列的矩阵，其中第一列是工件加工时间，后面三列是每台机器上的加工时间。在本算法中，我们只需要将第一列作为工件加工时间 `p`，后面三列作为工件在每台机器上的加工时间矩阵 `M` 即可。因此，数据读入部分的代码可以写成：

data = xlsread('data.xlsx');
n = size(data, 1); % 工件数
m = size(data, 2) - 1; % 机器数
p = data(:, 1); % 工件加工时间
M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间

% 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)'; net = train(net,Xtrain,Ytrain); % 预测下一个时间步的密度值 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);在这个代码中加入判断，判断标准是四个范围，判断每组数据在那个范围内

可以在读取数据后，加入如下代码来对每组数据进行分类：

% 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);

在训练模型时，可以将速度值和分类结果一起输入到网络中：

% 将速度值和分类结果合并
Xtrain = [Xtrain, category_train'];
Xval = [Xval, category_val'];
Xtest = [Xtest, category_test'];

% 训练网络模型
net = train(net,Xtrain,Ytrain);

在预测结果时，也需要加入分类结果：

% 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);

这样就可以对每组数据进行分类，并根据分类结果进行训练和预测。