df = xlsread('bankloan.xls'); % 设定响应变量和预测变量 y = df(:, end-1); X = df(:, 1:end-2); % 使用 stepwiseglm 函数进行模型选择 mdl = stepwiseglm(X, y, 'linear', 'Criterion', 'aic', 'Verbose', 2); % 输出模型的系数 coef = mdl.Coefficients; disp(coef); disp(mdl)

时间: 2023-06-27 13:02:08 浏览: 106
RAR

基于禁忌搜索算法的0-1背包问题求解matlab仿真,包含仿真操作录像

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是使用 MATLAB 中的 stepwiseglm 函数进行线性回归模型的选择和拟合。 首先使用 xlsread 函数读取存储在 bankloan.xls 文件中的数据，并将响应变量和预测变量分别赋值给 y 和 X。 接着，使用 stepwiseglm 函数进行模型选择和拟合。其中，'linear' 表示采用线性回归模型，'Criterion' 设置为 'aic' 表示使用 AIC 准则进行模型选择，'Verbose' 设置为 2 表示输出详细信息。 最后，输出模型的系数和模型信息。coef 是一个表格，包含了每个预测变量的系数、标准误差、t 值和 p 值，以及常数项的系数。mdl 是一个 GeneralizedLinearModel 类型的对象，包含了模型的各种属性和方法，例如 R 方值、残差分析、预测等。
阅读全文

相关推荐

-

Matlab BP神经网络实现多变量数据分类及预测

资源摘要信息:"Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类（完整源码和数据)" 在当前的IT知识领域中，Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算...
-

掌握MATLAB Excel自动化：XLSREAD和XLSWRITE功能解析

对于希望进一步扩展和自定义XLSREAD和XLSWRITE功能的用户来说，这是一个很好的学习机会。通过理解MATLAB是如何通过COM与Excel交互，用户可以开发出更加强大和适用于自己特定需求的工具。这不仅有助于提升工作效率，...

修改这段代码，将向共享储能电站售电的价格改为一个从0.2到0.37间隔为0.1的变量 gamma=[0.37*ones(1,32),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,20),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,12)]; %电网的"峰-平-谷"电价 delta=0.33*ones(1,96); %从共享储能电站购电的价格 delta_s=0.25*ones(1,96); %向共享储能电站售电的价格 P_load(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_load(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_pv(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_pv(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_ess_s(1,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_s(2,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_ess_b(1,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_b(2,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_grid(1,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_grid(2,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A2:CR2'); g=0.03; i0=0.1; P_max=2161.4878 ; E_max=39700.8022 ; %%约束条件 %%目标函数 B1=(sum(delta_s.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_s.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用（不是很懂） C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); % 在t=1时为f(t)，否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); %求解净现值 if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end if max_t == -1 % 净现值始终小于0 disp('净现值始终小于0'); else % 净现值大于0 disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(max_t),' 年']); end

V_t = sum((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); %求解净现值 if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end if max_t ...

clear all clc %数据格式 format long %前20组数据 X0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G23'); %全部25组数据：验证和回归 XE=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G28'); %前20组评估的数据值：P Y0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','H4:H23'); n=size(Y0,1); %π和P的映射关系 for i=1:n if Y0(i)==0 Y1(i,1)=0.25; else Y1(i,1)=0.75; end end %构建常系数 X1=ones(size(X0,1),1); X=[X1,X0]; Y=log(Y1./(1-Y1)); b=regress(Y,X); %模型验证的应用 for i=1:size(XE,1) pai0=exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))/(1+exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))); if(pai0<=0.5) P(i)=0; else P(i)=1;

你的代码似乎是在使用 logistic 回归模型进行数据分析和预测。通过读取 Excel 文件中的数据，你首先进行了一些数据处理和准备工作。然后，你构建了一个 logistic 回归模型，并用回归系数拟合了数据。最后，你使用该...

clear;clc data=xlsread('D:\wrn\rrd.xlsx'); X1=data(:,1); X2=data(:,2); X3=data(:,3); Y=data(:,4); X=[X1,X2,X3];Y1=Y; ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3); B=[7.880227 0.009068 -0.129705 0.196458 -0.00005 -0.000608 0.000708 -0.000171 -0.000953 -0.000587]; Rfit=fitnlm(X,Y,ft,B); disp(Rfit);%输出拟合结果 beta=Rfit.Coefficients.Estimate;%所求出的回归系数 xp=1:1:48;%自变量组的索引 yp=ft(beta,[X1,X2,X3]);%预测值 residuals=Y-yp; C=[1:48];%自变量组的索引,可以删去，C=xp plot(C,Y1,'r-','DisplayName','真实值');%C可以换成xp(先不换了） hold on; plot(xp,yp,'k-','DisplayName','预测值'); legend('真实值','预测值'); title('柔软度效果图'); hold off; % 计算标准化回归系数 betaStd = Rfit.Coefficients.Estimate ./ (sqrt(diag(Rfit.CoefficientCovariance))); disp('标准化回归系数：'); disp(betaStd);请在上述代码中加入求解对于因变量预测值的置信区间值的代码，并且输出置信区间的值

ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3); B=[7.880227 0....

解释一下这段代码gamma=[0.37*ones(1,32),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,20),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,12)]; %电网的"峰-平-谷"电价 delta=0.33*ones(17,96); %从共享储能电站购电的价格 delta_s=0.25*ones(1,96); %向共享储能电站售电的价格 P_load(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_load(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_pv(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_pv(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_ess_s(1,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_s(2,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_ess_b(1,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_b(2,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_grid(1,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_grid(2,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A2:CR2'); g=0.03; i0=0.1; P_max=2161.4878 ; E_max=39700.8022 ; %%约束条件 %%目标函数 B1=(sum(delta_s.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_s.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用（不是很懂） C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Cinv= [1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)] + [0] * (19); Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum((1+g)^t/(1+i0)^t.*(B1+C0-C1-C2-Cinv-Copr)); %求解净现值 if V_t > 0 if V_t > max_v max_v = V_t; max_t = t; end end end if max_t == -1 % 净现值始终小于0 disp('净现值始终小于0'); else % 净现值大于0 disp(['净现值大于0的年份为: ', num2str(max_t),' 年']); % 输出相应的变量值 fprintf('销售弃光电价: %f\n', B1); fprintf('用户配置储能前从电网购电费用: %f\n', C0); fprintf('用户配置储能后从电网购电费用: %f\n', C1); fprintf('储能总投资成本: %f\n', Cinv(1)); fprintf('年运维成本: %f\n', Copr); end

具体来说，该代码中的变量含义如下： - gamma：电网的电价，其中0.37代表“平”电价，1.36代表“峰”电价，0.82代表“谷”电价。 - delta：从共享储能电站购电的价格，0.33代表每度电的价格。 - delta_s：向共享...

%读取数据 [num txt raw]=xlsread('final3.xls'); save('zyx4data') %----------number1------- %logret logret=log(num(2:end,1))-log(num(1:end-1,1)); %date' %date=x2mdate(datenum(alldata(2:end,1))); date=raw(3:end,1); %dealnum dealnum=num(2:end,2); %双坐标轴画出收益率和交易量 [hAx,hLine1,hLine2]=plotyy(date,logret,date,dealnum); %横轴日期、收益率红实线、交易量黑色虚线 title('上证指数收盘价收益率及交易量') xlabel('日期'); ylabel(hAx(1),'收益率'); ylabel(hAx,'交易量'); set(hLine1,'color','red'); set(hLine2,'color','black','linestyle','--')这段代码问题在哪

logret = log(num(2:end, 1)) - log(num(1:end-1, 1)); % 处理日期 date = raw(3:end, 1); date = x2mdate(datenum(date)); % 处理交易量 dealnum = num(2:end, 2); % 双坐标轴画出收益率和交易量 [hAx, hLine1, ...

clear all clc tic load ceemd_data.mat imfn1=sum(imfn,2); data1=imfn1; %data1=xlsread('阴天无聚类.xls','B1:B656'); %data1=xlsread('雨天无聚类.xls','B1:B697'); %[x1,y1]=data_process1(data1,40); %[x1,y1]=data_process1(data1,80); %[x1,y1]=data_process1(data1,100); [x1,y1]=data_process1(data1,120); %归一化 [xs,mappingx]=mapminmax(x1',0,1);x1=xs'; [ys,mappingy]=mapminmax(y1',0,1);y1=ys'; %划分数据集 %X为训练集的输入，T为训练集的输出；X2为测试集的输入，T2为测试集的输出 n1=249; m1=60; P=x1(1:m1,:);%构建训练数据的输入样本 P1=x1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输入样本 T=y1(1:m1,:); %构建训练数据的输出样本 T1=y1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输出样本 P=P';P1=P1';T=T';T1=T1';解释一下这个程序给这个程序的每一行加上备注

20. P1=x1(m1+1:end,:);: 从 x1 中取出剩余的样本作为测试集的输入样本 P1。 21. T=y1(1:m1,:);: 从 y1 中取出前 m1 个样本作为训练集的输出样本 T。 22. T1=y1(m1+1:end,:);: 从 y1 中取出剩余的样本作为测试集的...

% % 读取数据 data = readmatrix('G:\19\19\2.xls'); % % % 生成标签 labels = repmat(1:14, 100, 1); labels = labels(:); % % 计算准确率 accuracy = zeros(14, 1); for i = 1:14 start_idx = (i-1)*100 + 1; end_idx = i*100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 1) == labels(start_idx:end_idx)) / 100; end for i = 1:14 idx = find(data(:, 1) == i); correct = sum(data(idx, 2) == i); accuracy(i) = correct / length(idx); end % 生成混淆矩阵 confusionMat = confusionmat(labels, data(:, 2)); figure newLabels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; confusionchart(confusionMat,newLabels ,'Normalization', 'row-normalized'); % 将百分比符号添加到矩阵中 h = gca; h.Axes.XTickLabelFormat = '%.1f%%'; h.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f%%';这段代码有问题吗？可以画出每个格子内带有百分比的数值的混淆矩阵吗？

1. readmatrix函数只在MATLAB R2019b及以上版本中可用，如果你使用的是更早的版本，需要使用xlsread或者csvread等函数读取Excel文件。 2. 在计算准确率时，for循环中的第一个部分和第二个部分有重复，应该只...

clear T=input('请输入系统节点数：'); l=input('请输入系统支路数：'); precision=input('请输入收敛值：'); AL=xlsread('AL39.xls'); AN=xlsread('AN39.xls'); %----------------------输入参数-------------------------- YN=zeros(T); YL=zeros(T); Y=zeros(T); %----------------------参数初始化------------------------- for i=1:1:l; LT=AL(i,1); switch LT; case 0 %线路 m=AL(i,2); n=AL(i,3); rl=AL(i,4); xl=AL(i,5); zl=rl+1i*xl; YL(m,n)=1/zl; YL(n,m)=YL(m,n); YN(m,m)=YN(m,m)+AL(i,6)/2+YL(m,n); YN(n,n)=YN(n,n)+AL(i,6)/2+YL(n,m); case 1 %变压器 m=AL(i,2); n=AL(i,3); rl=AL(i,4); xl=AL(i,5); zl=rl+1i*xl; k=AL(i,7); YL(m,n)=1/zl/k; YL(n,m)=YL(m,n); if(AL(i,8)==1) %首端变比侧 YN(m,m)=YN(m,m)+YL(m,n)+(1-k)/zl/k^3; YN(n,n)=YN(n,n)+YL(n,m)+(k-1)/zl/k^2; else %首端非变比侧 YN(n,n)=YN(n,n)+YL(n,m)+(1-k)/zl/k^3; YN(m,m)=YN(m,m)+YL(m,n)+(k-1)/zl/k^2; end end end Y=YN-YL; %节点导纳矩阵 G=real(Y); B=imag(Y);

输入了系统节点数、系统支路数和收敛值等参数，然后从外部文件中读取了AL39.xls和AN39.xls两个数据表格，这两个表格分别存储了电力系统的支路参数和节点参数。接下来进行参数初始化，对于每个支路先进行判断，如果是...

解释一下这段代码：x = 1:5; % 手指个数 y = 1:15; % 特征个数 z = xlsread('F:\桌面\Grasp\Code\Feature_finger_acc.xlsx'); % 识别准确率 % 绘制三维柱状图 figure; set(gcf, 'Color', 'white'); b = bar3(z); % 设置坐标轴标签 xlabel('Fingers'); ylabel('Features'); zlabel('Accuracy'); % 设置刻度标签 set(gca, 'XTick', 1:numel(x), 'XTickLabel', x); set(gca, 'YTick', 1:numel(y), 'YTickLabel', y); % 调整颜色映射 colormap("jet"); % 高度越高颜色越红，越低颜色越蓝 % 调整颜色范围 caxis([0, 1]); % 颜色范围从0到1 % 添加图例 colorbar; % 设置每个柱子的颜色随高度变化 for i = 1:length(b) zdata = b(i).ZData; % 获取柱子高度 b(i).CData = zdata; % 设置顶点颜色 b(i).FaceColor = 'interp'; % 插值颜色 end xlim([0.5 5.5]); % x轴从1到5 ylim([0.5 15.5]); % y轴从1到10

首先，定义了变量x、y和z。x表示手指个数，y表示特征个数，z是一个Excel文件中读取的识别准确率数据。 接下来，创建一个新的图形窗口，并设置背景颜色为白色。 使用bar3函数绘制三维柱状图，并将返回的句柄赋值给...

clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练，并使用glmval函数进行预测；注释3是结果...

% 导入数据 data = xlsread('数据.xlsx'); x = data(:, 2); y = data(:, 3); % 定义目标函数 dist = @(x0, y0) sum(min(sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2))); obj = @(x) dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)); % 定义约束条件 nonlcon = @(x) [ x(1) >= 0, x(1) <= 10000, x(2) >= 0, x(2) <= 10000, ... x(3) >= 0, x(3) <= 10000, x(4) >= 0, x(4) <= 10000, ... x(5) >= 0, x(5) <= 10000, x(6) >= 0, x(6) <= 10000, ... dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)) <= 3 * sum(sqrt(x.^2 + y.^2))]; % 定义初始点 x0 = [20, 20, 50, 50, 80, 80]; % 求解优化问题 [xopt, fopt] = fmincon(obj, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon); disp('Optimal solution:'); disp(xopt); disp('Minimum distance:'); disp(fopt);

目标函数是一个求距离之和的函数，约束条件是控制变量的取值范围和距离的限制。 具体来说，该问题要求确定三个点在二维平面上的位置，使得这三个点到数据集中所有点的距离之和最小，并且三个点之间的距离不能太大。...

解释以下每一行代码%% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库 %% 划分训练集和测试集 TE= randperm(100);%将数据打乱，重新排序； PN = data(TE(1: 80), 1: 5)';%划分训练集输入 TN = data(TE(1: 80), 6)';%划分训练集输出 PM = data(TE(81: end), 1: 5)';%划分测试集输入 TM = data(TE(81: end), 6)';%划分测试集输出 %% 数据归一化 [pn, ps_input] = mapminmax(PN, 0, 1);%归一化到（0，1） pn=pn'; pm = mapminmax('apply', PM, ps_input);%引用结构体，保持归一化方法一致； pm=pm'; [tn, ps_output] = mapminmax(TN, 0, 1); tn=tn'; %% 模型参数设置及训练模型 trees = 100; % 决策树数目 leaf = 5; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'regression'; % 选择回归或分类 net = TreeBagger(trees, pn, tn, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 pyuce = predict(net, pm ); %% 数据反归一化 Pyuce = mapminmax('reverse', pyuce, ps_output); Pyuce =Pyuce'; %% 绘图 figure %画图真实值与预测值对比图 plot(TM,'bo-') hold on plot(Pyuce,'r*-') hold on legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on figure % 绘制特征重要性图 bar(importance) legend('各因素重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 相关指标计算 error=Pyuce-TM; [~,len]=size(TM); R2=1-sum((TM-Pyuce).^2)/sum((mean(TM)-TM).^2);%相关性系数 MSE=error*error'/len;%均方误差 RMSE=MSE^(1/2);%均方根误差 disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(MSE)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(RMSE)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) 训练集测试集参数怎样选择？数据代表含义是什么？

- 第三行导入一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的第一个工作表（Sheet1）中的前100行数据到 MATLAB 的变量 data 中。 - 第六行通过随机打乱数据顺序并将其分为训练集和测试集。 - 第七行到第十一行是对输入...

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

3. %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);：这部分...

clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 X0=data0(1:1000,:);%对应的频率 Y0=data(1:1000,:);%对应的信号幅值 %变量1的异常值处理 [m,n]=size(Y0); ave=mean(Y0);%均值 sigma=sqrt((Y0'-ave)*(Y0-ave)/m);%标准差 fangcha=sigma^2;%方差 jicha=max(Y0)-min(Y0);%极差 sx=ave+3*sigma; xx=ave-3*sigma; ycz=[]; zcz=[]; s=1; s1=1; for i=1:m if Y0(i,1)<xx||Y0(i,1)>sx ycz(s,1)=Y0(i,1); ycz(s,2)=i; s=s+1; end if Y0(i,1)<sx&&Y0(i,1)>xx zcz(s1,1)=Y0(i,1); zcz(s1,2)=i; s1=s1+1; end end

具体来说，通过计算均值、标准差、方差和极差，对超出 3 倍标准差范围内的数据进行了剔除，剩下的数据保存在 ycz 和 zcz 两个数组中。其中，ycz 保存的是被剔除的异常值及其在原数据中的位置，zcz 保存的是剩下的...

clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

具体而言，这段代码使用了一个高斯核函数：$K(x,x_i)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}\exp\left(-\frac{(x-x_i)^2}{2h^2}\right)$，其中，$x$为网格点的横坐标，$x_i$为数据点的横坐标，$h$为带宽参数，控制核函数的宽度。...

怎么读取.xls文件里的数据，画图，在matlab里面，在Matlab中读取.xls文件可以使用xlsread函数。该函数的基本语法为：[num,txt,raw]=xlsread(filename,sheetname,xlRange)，其中filename为.xls文件的路径，sheetname为工作表的名称，xlRange为数据范围。 例如，我们要读取文件名为data.xls，工作表名称为Sheet1，数据范围为A1:C10的数据，可以使用以下代码： 复制 [num,txt,raw]=xlsread('data.xls','Sheet1','A1:C10'); 其中，num代表数值数据，txt代表文本数据，raw代表混合数据。 读取数据后，可以使用Matlab中的plot函数进行画图。例如，需要将第一列数据作为x轴，第二列数据作为y轴进行线性拟合并画图，可以使用以下代码： 复制 x=num(:,1); y=num(:,2); p=polyfit(x,y,1); yfit=polyval(p,x); plot(x,y,'o',x,yfit,'-') 其中，polyfit函数用于计算线性拟合的系数，polyval函数用于根据系数计算预测值。plot函数用于画图，'o'表示散点图，'-'表示直线图。 需要注意的是，Matlab中的xlsread函数只能读取.xls格式的文件，不能读取.xlsx格式的文件。如果需要读取xlsx格式的文件，可以使用第三方工具，如xlswrite和xlsxread等，需要第一行做x轴，第一列是数据类别，

或者使用table函数将读取到的数据转换成表格形式，再使用Matlab中的plot函数进行画图。例如，读取文件名为data.xlsx，工作表名称为Sheet1，数据范围为A1:C10的数据，...plot函数用于画图，x表示x轴数据，y表示y轴数据。

clc clear format long %x=xlsread('data.xlsx'); %把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 x = xlsread('C:\Users\XuHaoYuan\Documents\MATLAB\DEA.xlsx'); X=x(:,[1:3]); %X为输入变量，3为输入变量的个数这里可以自己设置 X=X'; Y=x(:,[4:5]); %Y为输出变量，5（3+2），2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y=Y'; n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); A=[-X' eye(m,m) zeros(m,s); zeros(s,m) -eye(s,s) eye(s,s)]; b=zeros(n+s,1); LB=zeros(m+s2,1); UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)', zeros(1,m+s)]; beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)'w(m+s+1:m+2s,i); end theta=diag(E)'; fprintf('用DEA方法对此的相对评价结果为：\n'); disp(theta); omega=w(1:m,:); mu=w(m+s+1:m+2s,:);>> BCC-2 尝试将 SCRIPT BCC 作为函数执行: C:\Users\XuHaoYuan\Desktop\BCC.m

X = x(:,[1:3]); %X为输入变量，3为输入变量的个数这里可以自己设置 X = X'; Y = x(:,[4:5]); %Y为输出变量，5（3+2），2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y = Y'; n = size(X',1); m = size(X,1); s = size(Y,1); ...

最新推荐

recommend-type

GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

资源摘要信息: "ImagesOnGitHub-crx插件" 知识点概述： 1. 插件功能与用途 2. 插件使用环境与限制 3. 插件的工作原理 4. 插件的用户交互设计 5. 插件的图标和版权问题 6. 插件的兼容性 1. 插件功能与用途 插件"ImagesOnGitHub-crx"设计用于增强GitHub这一开源代码托管平台的用户体验。在GitHub上，用户可以浏览众多的代码仓库和项目，但GitHub默认情况下在浏览代码仓库时，并不直接显示图像文件内容，而是提供一个“查看原始文件”的链接。这使得用户体验受到一定限制，特别是对于那些希望直接在网页上预览图像的用户来说不够方便。该插件正是为了解决这一问题，允许用户在浏览GitHub上的图像文件时，无需点击链接即可直接在当前页面查看图像，从而提供更为流畅和直观的浏览体验。 2. 插件使用环境与限制 该插件是专为使用GitHub的用户提供便利的。它能够在GitHub的代码仓库页面上发挥作用，当用户访问的是图像文件页面时。值得注意的是，该插件目前只支持".png"格式的图像文件，对于其他格式如.jpg、.gif等并不支持。用户在使用前需了解这一限制，以免在期望查看其他格式文件时遇到不便。 3. 插件的工作原理 "ImagesOnGitHub-crx"插件的工作原理主要依赖于浏览器的扩展机制。插件安装后，会监控用户在GitHub上的操作。当用户访问到图像文件对应的页面时，插件会通过JavaScript检测页面中的图像文件类型，并判断是否为支持的.png格式。如果是，它会在浏览器地址栏的图标位置上显示一个小octocat图标，用户点击这个图标即可触发插件功能，直接在当前页面上查看到图像。这一功能的实现，使得用户无需离开当前页面即可预览图像内容。 4. 插件的用户交互设计 插件的用户交互设计体现了用户体验的重要性。插件通过在地址栏中增加一个小octocat图标来提示用户当前页面有图像文件可用，这是一种直观的视觉提示。用户通过简单的点击操作即可触发查看图像的功能，流程简单直观，减少了用户的学习成本和操作步骤。 5. 插件的图标和版权问题 由于插件设计者在制作图标方面经验不足，因此暂时借用了GitHub的标志作为插件图标。插件的作者明确表示，如果存在任何错误或版权问题，将会进行更改。这体现了开发者对知识产权尊重的态度，同时也提醒了其他开发者在使用或设计相关图标时应当考虑到版权法律的约束，避免侵犯他人的知识产权。 6. 插件的兼容性 插件的兼容性是评估其可用性的重要标准之一。由于插件是为Chrome浏览器的用户所设计，因此它使用了Chrome扩展程序的标准格式，即.crx文件。用户需要通过浏览器的扩展程序管理界面进行安装。尽管目前插件仅支持.png图像格式，但对于希望在GitHub上浏览.png图像文件的用户来说，已经提供了非常实用的功能。未来，若开发者计划拓展插件支持的文件格式或适用于其他浏览器，则需要考虑到对现有代码的扩展和兼容性测试。 总结： "ImagesOnGitHub-crx"插件通过创新的用户体验设计，解决了GitHub在浏览图像文件时的一些局限性，使得图像浏览更加直观和便捷。尽管目前该插件存在一些限制，如仅支持.png格式和仅在Chrome浏览器中可用，但它为用户和开发者提供了良好的思路和实践。对于希望提高效率和增强功能的用户来说，这类工具扩展了GitHub的实用性，是开发人员工具箱中的一个有益补充。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
recommend-type

求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
recommend-type

Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
recommend-type

前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
recommend-type

机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩