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

时间: 2024-04-23 08:25:23 浏览: 78
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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

这是一个MATLAB代码语句，其中包括两个函数res和temp，以及一个矩阵切片操作。假设temp是一个 $n \times m$ 的矩阵，res是一个函数，可以将输入的矩阵进行一些处理后返回一个新的矩阵。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函数的处理而发生变化。
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1. **数据预处理**：首先，我们需要导入数据并进行预处理，包括标准化或归一化，以确保所有特征在同一尺度上。 2. **网络结构设计**：根据问题的复杂性选择合适的网络层数和每层的节点数。通常，输入层节点数等于...

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。

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

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...

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...

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(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...

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...

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('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_test = output(80:100); % 训练神经网络 net = train(net, inputn, outputn); % 绘制神经网络结构图 view(net); % 对测试集进行预测 inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps); an = sim...

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('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()

这段代码用于绘制模型的预测结果和真实值，并将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。 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。...
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"