figure plot(1:M, T_train, 'r-', 1:M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '测试值') xlabel('预测样本') ylabel('后刀面磨损宽度') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid

这段MATLAB代码使用了`figure`函数和多个绘图函数，绘制了一个包含真实值和测试值的折线图，并添加了标题、坐标轴标签、图例和网格线等元素。具体来说，这段代码的功能包括：

1. 使用`figure`函数创建一个新的图形窗口，用于显示后续的绘图结果。
2. 使用`plot`函数绘制两条折线图，其中第一条表示真实值，第二条表示预测值。两条折线分别使用红色和蓝色表示，线宽为1。
3. 使用`legend`函数添加图例，将"真实值"和"测试值"分别对应到两条折线上。
4. 使用`xlabel`和`ylabel`函数添加X轴和Y轴的标签，分别为"预测样本"和"后刀面磨损宽度"。
5. 使用`title`函数添加图形的标题，标题内容为一个包含两行文字信息的字符串变量`string`。
6. 使用`xlim`函数控制X轴的显示范围，将其设置为1到M。
7. 使用`grid`函数添加网格线，增加图形的可读性。

这些操作共同组成一个完整的MATLAB绘图流程，用于展示模型对训练集的预测效果，并进行可视化分析。

相关问题

figure(1) plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', 'Bayes-CNN预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']}; title(string) grid

这段代码是使用MATLAB绘制图形的代码，其中plot()函数用于绘制折线图，legend()函数用于添加图例，xlabel()和ylabel()函数用于添加坐标轴标签，title()函数用于添加标题，grid()函数用于显示网格线。字符串变量用于添加标题和图例的文本信息。其中，M是预测样本的数量，T_train是真实值，T_sim1是Bayes-CNN预测值，error1是准确率。

解读一下 figure subplot(211) plot(1:length(T_train),T_train, 'r-', 1:length(T_sim1),T_sim1, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('训练集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 训练集：(RMSE= ' num2str(RMSE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err1) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight figure subplot(211) plot(1:length(T_test),T_test,'r-', 1:length(T_sim2),T_sim2, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('测试集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 测试集：(RMSE= ' num2str(RMSE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err2) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight

这段代码是用于绘制两个图形的，每个图形都有两个子图。第一个图形的第一个子图使用subplot(211)函数，用于绘制训练集的实际负载值和BP神经网络的预测负载值，分别使用红色实线和蓝色点划线进行绘制。legend函数用于添加图例，xlabel和ylabel函数分别用于添加x轴和y轴标签，axis tight函数则是调整坐标轴范围。title函数用于添加子图的标题，其中包含了RMSE和MAPE两个指标的值。第二个子图使用bar函数绘制训练集的误差，用于观察BP神经网络训练的效果。

第一个图形的第二个子图使用subplot(212)函数，用于绘制测试集的实际负载值和BP神经网络的预测负载值，同样使用红色实线和蓝色点划线进行绘制。legend、xlabel、ylabel、axis tight和title函数的作用与第一个子图相同。第二个子图使用bar函数绘制测试集的误差，用于评估BP神经网络的预测效果。