clc; clear; % 1. 使用 readtable 加载CSV文件（自动处理表头和混合数据类型） data = readtable('C:/Users/31120/Desktop/超临界二氧化碳布雷顿循环/塔式集热器数据集/solar_dataset_with_Ms.csv'); % 2. 提取输入特征 X 和输出 y（假设前5列为输入，后2列为输出） X = table2array(data(:, 1:5)); % 转换为数值矩阵 y = table2array(data(:, 6:7)); % 3. 对 y 进行对数变换（避免 log(0)） y_log = log(y + 1e-6); % 4. 数据归一化（按列计算 min/max） X_min = min(X, [], 1); % 1x5 行向量 X_max = max(X, [], 1); X_normalized = (X - X_min) ./ (X_max - X_min); y_min = min(y_log, [], 1); % 1x2 行向量 y_max = max(y_log, [], 1); y_normalized = (y_log - y_min) ./ (y_max - y_min); % 创建神经网络 hiddenLayerSize = [50:20]; % 增加一些神经元 net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 设置 ReLU 激活函数来避免负值输出 for i = 1:length(hiddenLayerSize) net.layers{i}.transferFcn = 'poslin'; % ReLU 激活函数 end % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 3000; % 增加训练轮数 net.trainParam.goal = 0.0001; net.trainParam.max_fail = 30; % 允许更多的早停 net.trainFcn = 'trainlm'; % 改用 trainlm % 进行训练 [net, tr] = train(net, X_normalized', y_normalized'); % 进行预测 predictions_normalized = net(X_normalized'); % 反归一化预测值并使用指数反变换 predictions_log = predictions_normalized' * (y_max - y_min) + y_min; predictions = exp(predictions_log) - 1e-6; % 反变换并避免负值 % 计算均方误差 (MSE) mse_value = mean((y - predictions).^2); % 使用原始 y 计算 MSE disp(['MSE: ', num2str(mse_value)]); % 计算决定系数 (R²) R2 = 1 - sum((y - predictions).^2) / sum((y - mean(y)).^2); disp(['R²: ', num2str(R2)]); %需要确保训练时保存了归一化参数（需在训练代码中添加保存命令）： save('trained_network.mat', 'net', 'X_min', 'X_max', 'y_min', 'y_max'); 错误使用 nntraining.setup>setupPerWorker (第 96 行) Targets T is complex. 出错 nntraining.setup (第 77 行) [net,data,tr,err] = setupPerWorker(net,trainFcn,X,Xi,Ai,T,EW,enableConfigure); 出错 network/train (第 335 行) [net,data,tr,err] = nntraining.setup(net,net.trainFcn,X,Xi,Ai,T,EW,enableConfigure,isComposite); 出错 Neural_networks (第 39 行) [net, tr] = train(net, X_normalized', y_normalized');

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在MATLAB中训练神经网络时遇到的错误。首先，用户提供的代码在运行到训练步骤时出现了错误：“错误使用 nntraining.setup>setupPerWorker (第 96 行) Targets T is complex.”。也就是说，目标变量T是复数，导致训练失败。 首先，我需要分析错误的原因。错误信息明确指出目标变量T是复数，而MATLAB的神经网络工具箱可能不支持复数数据作为目标。因此，问题可能出在数据预处理阶段，导致y_normalized包含复数。 接下来，我需要检查用户的代码流程，找出可能导致复数出现的步骤。用户的数据处理步骤如下： 1. 加载CSV文件到表格。 2. 使用table2array提取X和y。 3. 对y进行对数变换：y_log = log(y + 1e-6)。 4. 数据归一化处理，得到y_normalized。 5. 创建并配置神经网络，然后进行训练。 其中，对数变换可能引入复数吗？当y的值加上1e-6后仍有可能为负数时，log函数会返回复数。但用户的数据中y是否有可能出现负数？用户的数据集是关于太阳能集热器的，输出变量可能代表物理量，如温度、压力等，这些通常是非负的。但用户可能在数据中存在零或负值，或者在归一化过程中出了问题。 接下来检查代码中的对数变换步骤。用户使用了y_log = log(y + 1e-6)，这里的1e-6是为了避免对零取对数。但如果y原本的值是负数，且加上1e-6后仍然是负数，那么log会生成复数。例如，如果y中有-0.0001，那么y+1e-6就是-0.00009，log(-0.00009)会得到复数。 因此，可能的原因是原始数据y中存在负值，或者在归一化过程中某些步骤导致了y_normalized的值在反变换时出现负数，从而导致预测值经过指数变换后成为复数。 另外，用户的数据归一化是对y_log进行的，即归一化的是对数变换后的值。归一化的公式是(y_log - y_min)/(y_max - y_min)。如果y_log中存在极小值，可能导致归一化后的值在后续步骤中产生问题吗？或者，可能在预测时，反归一化的步骤中，某些计算引入了复数？ 或者，可能在归一化后的数据中存在NaN或Inf值，导致训练过程中出现问题。例如，如果y_max - y_min为0，那么归一化会导致除以零的错误，生成Inf或NaN，从而在训练时出现问题。 现在，我需要逐步排查这些可能性： 1. 检查原始数据y是否有负数。用户的数据集可能包含物理量，但如果有错误的数据输入，或者某些列被错误地识别为数值，可能包含负值。 2. 检查y在加上1e-6后是否有负数。例如，如果y中存在-1e-6或更小的值，那么y+1e-6会是0或负数。 3. 检查归一化后的y_normalized是否有异常值，例如超出[0,1]范围，或者包含NaN/Inf。 4. 在预测时，反归一化后的predictions_log是否可能生成负数，导致exp后结果很小，但减去1e-6后变成负数？ 另外，用户提到错误发生在训练时，即调用train函数的时候。错误信息指出目标T是复数，这里的T应该是y_normalized'，即训练时的目标数据。因此，可能y_normalized本身已经包含复数，导致训练无法进行。 所以，问题出在y_normalized包含复数，而复数是在对数变换步骤引入的。需要检查y中的值是否导致y_log成为复数。 用户应该首先检查原始数据y中的数值范围，特别是后两列（输出列）。如果y中有负数，那么y + 1e-6可能仍然为负，导致log结果为复数。 可能的解决方案包括： 1. 确保y中的所有值在加上1e-6后仍然是正数。如果数据中存在负数，需要处理这些数据，例如删除、替换为合理值，或者调整偏移量（例如使用更大的值，如1e-3）。 2. 在应用对数变换前，检查y的最小值，确保y + offset > 0。 3. 如果确实存在负数且无法避免，可能需要采用其他数据变换方法，而不是对数变换。 另外，用户的数据归一化步骤是否正确？例如，是否对每个输出列独立进行归一化？如果输出有多个列，是否每列单独处理？ 用户代码中的归一化步骤： y_min = min(y_log, [], 1); % 1x2 行向量 y_max = max(y_log, [], 1); y_normalized = (y_log - y_min) ./ (y_max - y_min); 这里是对每个输出列进行独立归一化，是正确的。但是如果y_log中存在复数，那么min和max函数的行为可能会不同，或者导致y_normalized包含复数。 因此，解决步骤应该是： 1. 在应用对数变换后，检查y_log是否为复数。 2. 确保y中的所有值在加上1e-6后为正数。 3. 如果数据中存在负数，调整偏移量或处理数据。 用户可以在代码中添加检查步骤，例如： if any(y(:) + 1e-6 <= 0) error('存在负数或零值，导致对数变换后为复数。请调整偏移量或处理数据。'); end 或者，在应用对数变换后检查是否存在复数： if ~isreal(y_log) error('y_log包含复数，请检查原始数据。'); end 另外，可能用户在归一化时，某些列的y_max等于y_min，导致归一化时除以零，从而产生NaN或Inf。例如，如果某一列的所有值在对数变换后都相同，那么y_max - y_min为0，归一化时会出错。因此，用户需要确保每列的y_max和y_min不同，或者在代码中加入处理这种情况的逻辑，例如避免除以零： epsilon = 1e-8; % 防止除以零 y_normalized = (y_log - y_min) ./ (y_max - y_min + epsilon); 但这样可能会引入其他问题，需要根据具体情况调整。 此外，用户可能在训练时，输入或输出的数据中存在NaN或Inf值，导致训练出错。可以使用isnan或isinf函数检查数据。 总结用户的代码可能的问题点： - y中包含负数，导致y + 1e-6后仍为负，生成复数。 - y中存在零或接近零的值，导致log后的值为-Inf或非常大的负数，进而导致归一化后的数据异常。 - 归一化时某些列的y_max - y_min为零，导致除以零错误。 用户需要逐步检查数据预处理步骤，确保所有数据在变换后都是实数，并且归一化参数有效。 可能的解决方案步骤： 1. 检查原始数据y的最小值，确保y + 1e-6 > 0。 2. 调整偏移量，例如使用更大的值，如1e-3，或者根据数据的最小值动态设置偏移量。 3. 在归一化前检查y_log是否为实数。 4. 处理可能出现的除以零的情况。 例如，调整对数变换的偏移量为数据最小值的绝对值加上一个小量： min_y = min(y(:)); offset = max(1e-6, abs(min_y) + 1e-6); y_log = log(y + offset); 或者，使用其他数据变换方法，如Box-Cox变换，但需要确保数据为正。 另外，用户提到输出有两列，可能在计算R²时出现问题，但当前的错误出现在训练阶段，所以主要问题还是在目标数据y_normalized是否为复数。 总结，用户需要检查数据y的值，确保对数变换后没有复数，并且归一化过程正确。</think>以下是针对代码中 **“Targets T is complex”** 错误的逐步分析和解决方案： --- ### **1. 错误原因定位** 错误信息 `Targets T is complex` 表示神经网络的目标变量 `y_normalized` 中存在 **复数（complex numbers）**。根据代码流程，复数可能产生于以下步骤： - **对数变换** `y_log = log(y + 1e-6)`：当 `y + 1e-6 ≤ 0` 时，对负数取对数会生成复数。 - **数据归一化**：若 `y_log` 中包含复数，后续归一化操作会保留复数。 --- ### **2. 验证数据范围** 首先检查原始输出变量 `y` 的值范围： ```matlab % 检查 y 的最小值 min_y = min(y(:)); if min_y <= -1e-6 error('y 中存在值小于 -1e-6，导致 y + 1e-6 ≤ 0，需调整偏移量'); end ``` - 若 `y` 中存在负数，`log(y + 1e-6)` 会生成复数。 - **物理意义验证**：太阳能数据集中的输出变量（如温度、辐射强度）通常应为非负数。若存在负值，可能是数据错误或读取错误。 --- ### **3. 修正对数变换** 如果 `y` 中存在接近零的负值，需 **增大偏移量** 或 **限制取值范围**： ```matlab % 方法1：动态计算偏移量（确保 y + offset > 0） offset = max(1e-6, abs(min(y(y < 0))) + 1e-6); % 针对负值动态调整 y_log = log(y + offset); % 方法2：直接限制 y 的最小值 y(y <= 0) = 1e-6; % 强制替换负值为 1e-6 y_log = log(y); ``` --- ### **4. 检查归一化过程** 确保 `y_log` 归一化后无复数： ```matlab % 检查 y_log 是否为实数 if ~isreal(y_log) error('y_log 包含复数，请调整对数变换偏移量'); end % 检查归一化分母是否为零 if any(y_max - y_min == 0) error('归一化分母为零，需检查数据或添加微小扰动'); end ``` --- ### **5. 完整修正代码** ```matlab clc; clear; % 1. 加载数据 data = readtable('C:/Users/31120/Desktop/超临界二氧化碳布雷顿循环/塔式集热器数据集/solar_dataset_with_Ms.csv'); % 2. 提取特征和输出 X = table2array(data(:, 1:5)); y = table2array(data(:, 6:7)); % 3. 修正对数变换（确保 y + offset > 0） min_y = min(y(:)); offset = max(1e-6, abs(min_y) + 1e-6); % 动态调整偏移量 y_log = log(y + offset); % 4. 数据归一化（添加防零分母保护） X_min = min(X, [], 1); X_max = max(X, [], 1); X_normalized = (X - X_min) ./ (X_max - X_min + eps); % 添加 eps 防止除以零 y_min = min(y_log, [], 1); y_max = max(y_log, [], 1); y_normalized = (y_log - y_min) ./ (y_max - y_min + eps); % 5. 创建并训练网络（确保输入输出维度匹配） hiddenLayerSize = [50 20]; net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.epochs = 3000; % 确保输入输出为实数且无 NaN/Inf assert(isreal(X_normalized') && isreal(y_normalized'), '数据包含复数'); assert(~any(isnan(X_normalized(:))) && ~any(isnan(y_normalized(:))), '数据包含 NaN'); % 6. 训练与预测 [net, tr] = train(net, X_normalized', y_normalized'); predictions_normalized = net(X_normalized'); % 7. 反归一化与反变换 predictions_log = predictions_normalized' .* (y_max - y_min) + y_min; predictions = exp(predictions_log) - offset; % 注意修正偏移量 % 8. 计算指标 mse_value = mean((y - predictions).^2); R2 = 1 - sum((y - predictions).^2) / sum((y - mean(y)).^2); disp(['MSE: ', num2str(mse_value), ' | R²: ', num2str(R2)]); % 9. 保存模型 save('trained_network.mat', 'net', 'X_min', 'X_max', 'y_min', 'y_max', 'offset'); ``` --- ### **6. 关键注意事项** 1. **数据验证**：始终检查输入/输出数据的范围（特别是物理意义是否合理）。 2. **复数处理**：MATLAB 神经网络不支持复数训练，需确保所有数据为实数。 3. **归一化保护**：添加 `eps` 避免分母为零，防止生成 `Inf` 或 `NaN`。 通过上述修正，代码应能正常运行。如果问题仍存在，请检查 CSV 文件中的具体数值（如异常负值或非数值字符）。