n_test=[1000 4000 6000 8000 10000];%发动机转速向量 T_test=[135 713 956 1020 1100 1100 1100 1080 989 872 787 737.1];%发动机转矩向量 figure(1) plot(n_test,T_test,'g'); hold on grid on p=polyfit(n_test,T_test,4); n=[600:1:2300]; Ttq=polyval(p,n); plot(n,Ttq,'k'); xlabel('发动机转速n(r/min)'); ylabel('发动机转矩Ttq(N*m)'); title('发动机转矩曲线'); legend('测试曲线','拟合曲线'); axis([500 2500 100 1500]);什么意思
时间: 2024-02-03 16:03:17 浏览: 30
这段代码是在进行发动机转矩曲线的拟合和绘制。首先,n_test和T_test是分别给出的发动机转速和转矩数据点。接着,使用plot(n_test,T_test,'g')将这些数据点用绿色线条进行绘制。然后,使用polyfit(n_test,T_test,4)对这些数据点进行4次多项式拟合,得到一个多项式系数向量p。接着,生成一个包含从600到2300的连续整数的向量n,并使用polyval(p,n)对n向量进行求值,得到对应的Ttq向量,这个向量包含了在拟合模型下,n向量中每个点对应的预测值。最后,使用plot(n,Ttq,'k')将预测值用黑色线条进行绘制,展示了拟合模型的结果。xlabel、ylabel和title函数分别设置了x轴、y轴和标题的标签。legend函数用于在图表上添加图例,axis函数用于设置坐标轴范围。整体来说,这段代码的作用是将发动机转速和转矩数据进行拟合,并绘制出拟合曲线和原始数据的对比图。
相关问题
c_train,c_test = train_test_split(rr,test_size = 0.3,random_state=8)
train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的作用是将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的结果。
在你提供的代码中,c_train和c_test是两个变量,用于接收train_test_split函数的返回结果。其中,rr是要进行划分的原始数据集,test_size参数指定了测试集所占的比例,这里设置为0.3,即测试集占总数据集的30%。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分结果的一致性。
通过调用train_test_split函数,并将原始数据集rr、测试集比例0.3和随机种子8作为参数传入,可以得到划分后的训练集和测试集。其中,c_train变量将接收训练集数据,c_test变量将接收测试集数据。
embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_size = 0.2
embed_dim = 8 表示嵌入维度(embedding dimension),它决定了在模型中表示每个特征的维度大小。较高的嵌入维度可以捕捉更多的特征信息,但也会增加模型的复杂性和计算开销。
read_part = True 表示只读取数据的一部分进行训练。这在处理大规模数据集时很常见,可以通过设置为 True 来提高训练效率。
sample_num = 6000000 是指从数据集中抽取的样本数量。这个参数可以根据数据集的大小和训练需求进行调整,以保持训练的效果和效率。
test_size = 0.2 表示将数据集划分为训练集和测试集时,测试集所占的比例为 20%。这个参数用于评估模型的性能和泛化能力,通常会将一部分数据保留作为测试集,用于模型训练完成后的评估。在这里,20% 的数据将被用作测试集。
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