%% 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 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

这个错误是由于 `train_idx` 变量是一个向量，而 `n_rows` 是一个标量，不能将它们直接比较。你需要使用 `all` 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下：

n_rows = size(res, 1);
assert(all(train_idx <= n_rows), 'Index out of range');
P_train = res(train_idx, 1:18)';
T_train = res(train_idx, 19:21)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(test_idx, 1:18)';
T_test = res(test_idx, 19:21)';

在这里，我们使用 `all` 函数来检查 `train_idx` 中的所有索引值是否小于等于 `n_rows`，以确保没有超出数组的边界。如果任何一个索引值大于 `n_rows`，则 `all` 函数将返回 `false`，并触发 `assert` 函数。

相关问题

clc;clear all ;close all; xpipei=zeros(19,21);%定义变量。变量规划 readbmp=du

这段代码实际上是MATLAB的代码。

首先，clc命令用于清除命令窗口的内容，使其变为空白。

clear all命令用于清除MATLAB工作空间中的所有变量和函数。

close all命令用于关闭所有已打开的图形窗口。

xpipei=zeros(19,21); 定义了一个名为xpipei的变量，它是一个19行、21列的零矩阵。

readbmp=du; 定义了一个名为readbmp的变量，它的值是du。

根据代码的含义，这段代码的作用是：
清除命令窗口的内容，清除工作空间中的所有变量和函数，关闭所有打开的图形窗口。然后定义一个名为xpipei的19行21列的零矩阵，以及一个名为readbmp的变量，其值为du。

%% 读取l1,l2中点的坐标进行平面拟合,求出平面方程参数 %12-18 clc; clear all; %

在MATLAB中，可以使用函数`polyfitn`来进行平面拟合。首先，我们需要先读取l1和l2中点的坐标数据。假设l1和l2中点的坐标分别存储在两个矩阵`l1`和`l2`中。

然后，我们可以将l1和l2中点的坐标数据合并为一个大矩阵，命名为`points`。大矩阵`points`的每一行代表一个点的坐标，第一列代表x坐标，第二列代表y坐标。

接下来，我们可以使用函数`polyfitn`来进行平面拟合。函数`polyfitn`的第一个参数是要拟合的数据，第二个参数是拟合的阶数。由于我们要进行平面拟合，所以阶数为1。

points = [l1; l2]; % 合并l1和l2中点的坐标

% 进行平面拟合
[p,~,mu] = polyfitn(points(:,1:2), points(:,3), 1);

% 平面方程参数
a = p.Coefficients(2); % x的系数
b = p.Coefficients(3); % y的系数
c = p.Coefficients(1) - a*mu(1) - b*mu(2); % 常数项

% 输出平面方程参数
fprintf('平面方程为：z = %.4f*x + %.4f*y + %.4f\n', a, b, c);

以上代码中的变量`p`存储了拟合得到的多项式对象，通过其`Coefficients`属性可以获取平面方程的参数。其中，`p.Coefficients(2)`是x的系数，`p.Coefficients(3)`是y的系数，`p.Coefficients(1)`是常数项。

最后，使用`fprintf`函数输出平面方程参数。