活动介绍

load gc1.txt %把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 gc1=zscore(gc1); %数据标准化 r=corrcoef(gc1); %计算相关系数矩阵 [x,y,z]=pcacov(r); f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); x=x.*f; df=gc1*x(:,1:4) tf=df*z(1:4)/100; [stf,ind]=sort(tf,'descend') load gc2.txt %把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 gc2=zscore(gc2); %数据标准化 r=corrcoef(gc2); %计算相关系数矩阵 [x,y,z]=pcacov(r); f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); x=x.*f; df=gc2*x(:,1:4) tf=df*z(1:4)/100; [stf,ind]=sort(tf,'descend') 如何把原始数据保存在纯文本文件gj.tx中?

时间: 2024-04-08 20:32:59 浏览: 189
要将原始数据保存在纯文本文件中,可以使用以下方法: ```matlab data = % 原始数据 filename = 'gj.txt'; % 文件名 % 将数据保存到文件 dlmwrite(filename, data, 'delimiter', '\t'); ``` 上述代码中,将原始数据保存在变量`data`中,然后使用`dlmwrite`函数将数据写入文件。`delimiter`参数指定数据的分隔符,这里使用制表符`\t`作为分隔符。 你可以根据实际情况修改代码中的变量名和文件名,以适应你的需求。
相关问题

function [z,mu,sigma] = zscore(x,flag,dim) %ZSCORE Standardized z score for tall arrays % Z = ZSCORE(X) % [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) % [...] = ZSCORE(X,1) % [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) % % See also ZSCORE, MEAN, STD. % Copyright 2015 The MathWor

ker Inc. 这是一个 Matlab 函数,用于对一个 tall 数组进行标准化处理,返回标准化后的数组 Z,以及均值 MU 和标准差 SIGMA。其中 flag 和 dim 是可选参数,用于指定标准化的方向和方式。如果 flag 为 1,则表示按列进行标准化;如果 flag 为 0 或省略,则表示按行进行标准化。dim 参数用于指定在哪个维度上进行标准化,如果省略则默认为第一个非单一维度。该函数是由 MathWorks 公司版权所有。

load ('D:\matlab1\mat\170.mat') X = data.X; % 特征数据 Y = data.Y; % 标签数据 % 数据预处理 X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集,70%的数据用于训练,30%的数据用于测试 idx = cv.test; % 获取测试集索引 XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据 YTrain = categorical(Y(~idx)); % 训练集标签数据 XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据 YTest = categorical(Y(idx)); % 测试集标签数据未定义变量 "data" 或类 "data.X"。 出错 resnet_18 (line 7) X = data.X; % 特征数据

在这段MATLAB代码中,出现了变量未定义的错误,可能是因为变量没有被正确加载或定义。在这段代码中,需要确保以下变量已经被正确加载或定义: 1. `data.X`:特征数据。 2. `data.Y`:标签数据。 如果这些变量没有被正确加载或定义,可以尝试使用以下代码进行加载: ``` load('D:\matlab1\mat\170.mat'); X = double(XTrain)/255; % 获取训练集特征数据 Y = categorical(YTrain); % 获取训练集标签数据 % 数据预处理 X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3); % 划分数据集,70%的数据用于训练,30%的数据用于测试 idx = cv.test; % 获取测试集索引 XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据 YTrain = Y(~idx); % 训练集标签数据 XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据 YTest = Y(idx); % 测试集标签数据 ``` 其中,`XTrain`和`YTrain`是从`.mat`文件中加载的训练集特征数据和标签数据,`X`和`Y`是为了方便数据预处理而定义的中间变量。然后对特征数据进行标准化处理,最后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集,其中70%的数据用于训练,30%的数据用于测试。最后将训练集和测试集的特征数据和标签数据保存到`XTrain`、`XTest`、`YTrain`和`YTest`变量中,其中标签数据不需要使用`categorical`函数进行转换,因为在`.mat`文件中已经是分类数组的格式。
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%% ======================== 数据预处理模块 ======================== clc; clear; close all; format compact; % 数据读取(请替换为实际文件路径) memberInfo = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件1-会员信息表.xlsx'); % 附件1:会员信息 salesData = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件2-销售流水表.xlsx'); % 附件2:销售流水 consumption = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件3-会员消费明细表.xlsx'); % 附件3:消费明细 productInfo = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件4-商品信息表.xlsx'); % 附件4:商品信息 % 数据清洗与变量提取 % 1. 区分会员与非会员 memberIDs = unique(memberInfo); consumption.MemberFlag = ismember(consumption, memberIDs); %% % 2. 计算消费金额(单价×数量) consumption.je = consumption.sj .* consumption.sl; % 3. 转换日期格式 consumption.etime = datetime(consumption.etime, 'Format', 'yyyy-MM-dd'); salesData.dtime = datetime(salesData.交易日期, 'Format', 'yyyy-MM-dd'); % 4. 提取分析时间窗口(以2018年1月1日为基准) analysisDate = datetime('2018-01-01', 'Format', 'yyyy-MM-dd'); consumption.消费天数 = days(analysisDate - consumption.消费日期); %% ======================== 问题1:会员消费特征分析 ======================== % 1. 会员与非会员对比 memberConsume = consumption(consumption.MemberFlag, :); nonMemberConsume = consumption(~consumption.MemberFlag, :); % 统计指标计算 stats = table(); stats.指标 = {'总消费金额','平均单次消费','消费频率','商品种类数'}; stats.会员群体 = [sum(memberConsume.消费金额) ... mean(memberConsume.消费金额) ... length(unique(memberConsume.交易日期)) ... length(unique(memberConsume.商品编码))]; stats.非会员群体 = [sum(nonMemberConsume.消费金额) ... mean(nonMemberConsume.消费金额) ... length(unique(nonMemberConsume.交易日期)) ... length(unique(nonMemberConsume.商品编码))]; % 可视化对比 figure; bar([stats.会员群体; stats.非会员群体]'); set(gca, 'XTickLabel', stats.指标); legend('会员群体', '非会员群体'); title('会员与非会员消费特征对比'); saveas(gcf, '会员非会员对比.png'); %% ======================== 问题2:购买力模型(RFMT模型) ======================== % 提取RFM指标(Recency-Frequency-Monetary-Time) memberRFM = table(); memberRFM.会员卡号 = unique(memberConsume.会员卡号); nMembers = length(memberRFM.会员卡号); % 计算RFM-T指标 for i = 1:nMembers memberID = memberRFM.会员卡号(i); memberData = memberConsume(memberConsume.会员卡号 == memberID, :); % 最近消费时间间隔(R) memberRFM.Recency(i) = min(memberData.消费天数); % 消费频率(F) memberRFM.Frequency(i) = length(unique(memberData.交易日期)); % 消费金额(M) memberRFM.Monetary(i) = sum(memberData.消费金额); % 首次消费距今时间(T) memberRFM.Time(i) = max(memberData.消费天数); end % 数据标准化 rfmtData = table2array(memberRFM(:,2:end)); rfmtNorm = zscore(rfmtData); % 层次分析法确定权重 weights = [0.3, 0.25, 0.35, 0.1]; % R:F:M:T权重 memberRFM.Score = rfmtNorm * weights'; % K-means聚类(分为4类会员) [idx, centers] = kmeans(memberRFM.Score, 4); memberRFM.Cluster = idx; % 输出购买力排名前10的会员 [~, topIdx] = sort(memberRFM.Score, 'descend'); topMembers = memberRFM(memberRFM.Score >= memberRFM.Score(topIdx(10)), :); %% ======================== 问题3:会员生命周期划分 ======================== % 基于RFMT模型聚类结果划分生命周期 lifeCycle = cell(nMembers, 1); for i = 1:nMembers cluster = memberRFM.Cluster(i); score = memberRFM.Score(i); if cluster == 1 && score > 0.8*max(memberRFM.Score) lifeCycle{i} = '成熟期'; elseif cluster == 2 || (cluster == 1 && score < 0.5*max(memberRFM.Score)) lifeCycle{i} = '成长期'; elseif memberRFM.Recency(i) > 90 && memberRFM.Frequency(i) < 3 lifeCycle{i} = '流失期'; else lifeCycle{i} = '休眠期'; end end memberRFM.LifeCycle = lifeCycle; %% ======================== 问题4:非活跃会员激活率计算 ======================== % 定义非活跃会员(最近90天无消费,且过去半年消费<3次) inactiveIdx = (memberRFM.Recency > 90) & (memberRFM.Frequency < 3); inactiveMembers = memberRFM(inactiveIdx, :); % 模拟促销活动影响(基于历史促销数据) promotionData = readtable('促销活动数据.xlsx'); % 需包含促销前后消费记录 activationRate = zeros(size(inactiveMembers,1), 1); for i = 1:size(inactiveMembers,1) memberID = inactiveMembers.会员卡号(i); prePromo = sum(promotionData.消费金额(promotionData.会员卡号 == memberID & promotionData.促销标志 == 0)); postPromo = sum(promotionData.消费金额(promotionData.会员卡号 == memberID & promotionData.促销标志 == 1)); if prePromo > 0 && postPromo/prePromo > 1.5 % 消费增长超50%视为激活 activationRate(i) = 1; end end % 激活率与促销力度的关系(假设促销力度为折扣率) promotionStrength = promotionData.折扣率(inactiveIdx); [model, ~] = fitlm(promotionStrength, activationRate); activationRelation = model.Coefficients.Estimate; %% ======================== 问题5:促销活动关联规则挖掘 ======================== % 调用FP-Growth算法挖掘商品关联规则 transactions = cell(length(unique(consumption.交易日期)), 1); uniqueDates = unique(consumption.交易日期); for i = 1:length(uniqueDates) dateData = consumption(consumption.交易日期 == uniqueDates(i), :); transactions{i} = dateData.商品编码; end % 设置支持度和置信度阈值 minSupport = 50; % 支持度计数 minConfidence = 0.6; % 运行FP-Growth算法(复用之前实现的函数) [frequentItemsets, supportCounts] = fpGrowth(transactions, minSupport); [rules, ruleMetrics] = generateRules(frequentItemsets, supportCounts, minConfidence, transactions); % 输出关联规则结果 ruleTable = table(ruleMetrics.supportX, ruleMetrics.supportY, ruleMetrics.confidence, ... 'VariableNames', {'支持度X', '支持度Y', '置信度'}); ruleTable.X = cellfun(@(x) strjoin(x, ','), rules(:,1), 'UniformOutput', false); ruleTable.Y = cellfun(@(x) strjoin(x, ','), rules(:,2), 'UniformOutput', false); ruleTable = ruleTable(:, [4,5,1,2,3]); % 保存结果 writetable(memberRFM, '会员购买力分析结果.xlsx'); writetable(ruleTable, '商品关联规则结果.xlsx'); disp('代码执行完成,结果已保存至Excel文件'); 帮我看看哪里有问题,并修正一下

clear; clc; close all; SamplingData = importdata('111.txt'); num = length(SamplingData); Force_BallL = SamplingData(:,1); Force_HeelL = SamplingData(:,2); %%%% 数据111.txt 为步态数据,Force_BallL为脚掌的压力,Force_HeelL为脚跟的压力 figure(1) plot(Force_HeelL) hold on; plot(Force_BallL) for i = 1:1:length(Force_BallL) if Force_HeelL(i) >= 100 HT(i) = 1; else HT(i) = 0; end if Force_BallL(i) >= 100 BT(i) = 1; else BT(i) = 0; end gait(i) = HT(i) + 2*BT(i); end gaitT = gait'; input = [Force_BallL(1:end,1) Force_HeelL(1:end,1)]; Train_num = 3000; train_data = [Force_BallL(1:Train_num,1) Force_HeelL(1:Train_num,1)]; train_data = zscore(train_data); train_label = gaitT(1:Train_num,1);%%%正态分布归一化 test_num = 10000; test_data = [Force_BallL(Train_num+1:test_num,1) Force_HeelL(Train_num+1:test_num,1)]; test_data = zscore(test_data);%%%正态分布归一化 test_label = gaitT(Train_num+1:test_num,1); input_train = train_data; %%%% 这是训练数据 output_train = train_label; %%%% 这是训练数据的标签 input_test = test_data; %%%% 这是测试数据 output_test = test_label; %%%% 这是测试数据的标签 train_data = input_train; train_label = output_train; % % %%% 测试数据 % input_test = input_test(Record2,:); %%% 24 X 400 % output_test = output_test(Record2,:); %%% 1 X 400 %% 上面的是我们的数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 开始优化模型 agent = 20; % Number of search agents iteration = 20; % Maximum numbef of iterations lb = [1,1]; % Lower bound of 'c' and 'g' ub = [50,30]; % Upper bound of 'c' and 'g' dim = 2; % Number of Parameter fobj = @Optimization_SVM; % Objective function % Parameter optimization using PSO %[Best_score, Best_pos,cg_curve] = PSO(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj,train_data,train_label); [Bestscore,Best_pos,Convergence_curve]=PLO(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj,train_data,train_label); Best_pos cmd = ['-s 0 -t 1 ', '-c ', num2str(Best_pos(1,1)), ' -g ', ... num2str(Best_pos(1,2)), ' -q']; model = libsvmtrain(train_label, train_data, cmd); % Test [predictlabel] = libsvmpredict(test_label,test_data,model);注释

%% 维度兼容最终版本:解决LSTM输入维度问题 data = readtable('C:\Users\lenovo\Desktop\zuixin_winsorized_data.xlsx'); features = data{:, {'PM2_5','PM10','SO2','NO2','CO','O3','TEMP','PRES','DEWP','RAIN','WSPM','wd_angle'}}; target = data.PM2_5; %% 数据预处理 numFeatures = 12; features(:,12) = features(:,12)/360; [featuresNorm, muF, sigmaF] = zscore(features); targetNorm = (target - mean(target))/std(target); %% 时间窗口构建(四维格式) windowSize = 24; numSamples = size(featuresNorm,1) - windowSize; X = zeros(numFeatures, windowSize, numSamples); % [12,24,N] for i = 1:numSamples X(:,:,i) = featuresNorm(i:i+windowSize-1,:)'; % 直接转置获取正确维度 end Y = targetNorm(windowSize+1:end); %% 网络架构(已验证) layers = [ sequenceInputLayer(numFeatures) % 修正为12维输入 % 卷积模块 convolution1dLayer(3, 16, 'Padding','same', 'Stride',1) % 明确沿时间维度滑动 batchNormalizationLayer reluLayer % 维度转换关键层 flattenLayer % 将[1x16x24]转换为384x1 (1*16*24=384) % LSTM模块 lstmLayer(32, 'OutputMode','last') % 输出模块 fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; %% 维度验证(必须执行) disp('=== 网络维度流验证 ==='); analyzeNetwork(layers); %% 数据集划分 trainSize = floor(0.8 * numSamples); XTrain = X(:,:,1:trainSize); YTrain = Y(1:trainSize); XTest = X(:,:,trainSize+1:end); YTest = Y(trainSize+1:end); %% 训练配置 options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs',30,... 'MiniBatchSize',32,... 'ExecutionEnvironment','auto',... 'ValidationData',{XTest,YTest},... 'Plots','training-progress'); %% 执行训练 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); %% ...(后续预测部分保持不变)... %% 批量预测加速 YPred = predict(net, XTest, 'MiniBatchSize', 128); % 批量预测 YPred = YPred*std(target) + mean(target); YTestActual = YTest*std(target) + mean(target); % 性能评估 rmse = sqrt(mean((YPred - YTestActual).^2)); mae = mean(abs(YPred - YTestActual)); fprintf('优化后性能: RMSE=%.2f, MAE=%.2f\n', rmse, mae); %% 高效长期预测 futureSteps = 365*24; lastWindow = XTest(:,:,end); % 初始窗口[特征数, 时间步] predictions = zeros(futureSteps,1, 'gpuArray'); % GPU数组预分配 % 预加载气象数据到GPU featuresNorm_gpu = gpuArray(featuresNorm(:,2:end)); % 非PM2.5特征 for i = 1:futureSteps % 批量预测 predNorm = predict(net, lastWindow); % 向量化特征更新 historical_idx = mod(size(featuresNorm,1)-windowSize + size(X,3) + i, size(featuresNorm,1)) + 1; newFeatures = featuresNorm_gpu(historical_idx, :); % GPU数据索引 % 窗口滚动更新(避免矩阵拼接) lastWindow(:,1:end-1,:) = lastWindow(:,2:end,:); % 左移时间步 lastWindow(:,end,:) = [predNorm; newFeatures']; % 更新最后时间步 predictions(i) = gather(predNorm*std(target) + mean(target)); % 传回CPU end % 可视化 figure; plot(gather(predictions)); % 确保数据回到CPU title('未来1年PM2.5浓度预测(优化版)'); xlabel('时间(小时)'); ylabel('PM2.5浓度');代码运行时出现报错,报错信息为训练序列具有特征维度 12 24,但输入层需要特征维度为 12 的序列

% 数据读取与预处理 % 替换文件路径为实际CSV路径(注意处理中文路径问题) data = readmatrix('E:\西储大学数据集\降维散点图\年前.csv'); % 提取特征矩阵(前4列)和标签向量(第5列) features = data(:,1:4); % 100x4矩阵(假设共100个样本) labels = data(:,5); % 100x1标签向量 % 数据标准化(PCA对量纲敏感,必须执行) z_features = zscore(features); % PCA降维核心步骤 [coeff, score, latent] = pca(z_features); projected_data = score(:,1:2); % 取前两个主成分 % 计算方差解释率 explained_ratio = 100 * latent / sum(latent); cum_ratio = cumsum(explained_ratio); % 可视化模块 figure('Color','white','Position',[100 100 800 600]) % 分离不同类别的数据点 % scatter(projected_data(labels==0,1), projected_data(labels==0,2),... % 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.8 0.2 0.2], 'MarkerEdgeColor','k') % 红色表示标签0 scatter(projected_data(labels==0,1), projected_data(labels==0,2),... 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.8 0.2 0.2], 'MarkerEdgeColor','MarkerEdgeColor',[0.2 0.4 0.8], 'LineWidth',1.5) % 实心红点 hold on scatter(projected_data(labels==1,1), projected_data(labels==1,2),... 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.2 0.4 0.8], 'MarkerEdgeColor','k') % 蓝色表示标签1 % 加粗空心点边缘 % 添加统计信息标注 text(0.05, 0.95, sprintf('PC1解释方差: %.1f%%\nPC2解释方差: %.1f%%\n累计方差: %.1f%%',... explained_ratio(1), explained_ratio(2), cum_ratio(2)),... 'Units','normalized','FontSize',10, 'VerticalAlignment','top') % 图形美化设置 title('四维特征PCA降维可视化', 'FontSize',14, 'FontWeight','bold') xlabel(['主成分1 (方差贡献率: ' num2str(round(explained_ratio(1),1)) '%)'], 'FontSize',12) ylabel(['主成分2 (方差贡献率: ' num2str(round(explained_ratio(2),1)) '%)'], 'FontSize',12) legend({'类别 0','类别 1'}, 'Location','best', 'FontSize',10) xlim([-2 2]); % 设置 x 轴范围为 0 到 1.5 ylim([-2 2]); % 设置 y 轴范围为 0 到 5.5 grid on set(gca, 'LineWidth',1.2, 'FontSize',11)

最终聚类中心 聚类 1 2 3 4 Zscore(@2.您的年龄为) 2.您的年龄为? .28287 .46677 -.09778 -.28031 Zscore(@5.您目前所在的居住地属于) 5.您目前所在的居住地属于? .05796 .23959 -.06174 -.12682 Zscore: 6.您每月收入的范围是? .32141 .69369 -.07351 -.62030 Zscore: 22.我对虚拟现实技术(AR/VR)与“二次元”融合的产品和服务有一定了解 -1.00853 .64802 .60303 -.38186 Zscore: 23.我购买是为了满足兴趣爱好 -1.25059 .47915 .55501 .22183 Zscore: 24.“二次元”产品能带来情感满足 -1.25626 .45055 .56848 .21416 Zscore: 32.品牌/知名IP会影响我的购买决策 -1.36716 .37867 .52668 .18773 Zscore: 35.质量对我很重要 -1.56581 .49747 .39550 .19851 Zscore: 9.您每个月进行与“二次元”相关活动的频率为?(看动漫/参加漫展/游玩“二次元”游戏) -.18670 .14249 .24961 -.37165 Zscore: 40.我定期参加漫展等线下活动 -.76036 .66407 .63062 -.59361 Zscore: 39.我收藏过手办、模型等实体周边产品 -1.03738 .56539 .62791 -.28518 Zscore: 10.您每月将生活费用于“二次元”消费的大概比例为? -.07617 .57377 .14450 -.75341 Zscore: 36.我愿意为AI定制内容、VR沉浸式体验、AR互动等内容支付溢价 -1.10575 .67088 .56179 -.38103 Zscore: 12.您经常从哪些渠道购买“二次元”相关产品?(线上平台) -.12808 -.69050 .24054 .46802 Zscore: 12(线下实体店) .22725 .10736 .15677 -.51576 Zscore: 12(展会/漫展) -.08611 -.22358 .48313 -.40768 Zscore: 12(海外代购) .23298 1.19696 -.57910 -.58226 如果是这份数据呢,同时我的指标如下 序号 题目 指标名称 说明 1 Q2、Q6、Q5 基本信息 年龄 收入 所在地区 2 "Q23、Q24、 Q32、Q35、Q39" 消费需求与偏好 "兴趣爱好、情感满足、 品牌/IP、收藏、价格" 3 Q19、Q20、Q21、Q22 了解程度 "内容、形式、品牌、 文化背景、虚拟技术融合" 4 Q9、Q10、Q12 消费情况 "消费频率、技术溢价 消费比例、购买渠道"

% ========== 数据对齐处理 ========== % 计算最大时间步长度 max_length = max(cellfun(@length, X_raw)); pad_data = @(vec) [vec; zeros(max_length - length(vec), 1)]; % 零填充函数 % 对齐所有样本长度(直接使用原始数据) X = cellfun(@(x) pad_data(x(:)), X_raw, 'UniformOutput', false); Y = cellfun(@(y) pad_data(y(:)), Y_raw, 'UniformOutput', false); % ========== 转换为LSTM输入格式 ========== X_train = cellfun(@(x) x', X, 'UniformOutput', false); % [1×时间步] Y_train = cellfun(@(y) y', Y, 'UniformOutput', false); % % ========== 数据划分 ========== % train_ratio = 0.8; % train_size = floor(train_ratio * num_samples); % shuffled_idx = randperm(num_samples); % % % 划分训练集/测试集(使用原始数据) % X_test = X_train(shuffled_idx(train_size+1:end)); % Y_test = Y_train(shuffled_idx(train_size+1:end)); % X_train = X_train(shuffled_idx(1:train_size)); % Y_train = Y_train(shuffled_idx(1:train_size)); % ========== 数据划分(顺序划分)========== train_ratio = 0.8; train_size = floor(train_ratio * num_samples); % 直接使用前train_size个作为训练集 X_train = X_train(1:train_size); Y_train = Y_train(1:train_size); % 剩余样本作为测试集 X_test = X_train(1:10); Y_test = Y_train(1:10); % ========== 网络结构========== layers = [ sequenceInputLayer(1,"Name","input") lstmLayer(150,"Name","lstm","OutputMode","sequence") dropoutLayer(0.2,"Name","drop") lstmLayer(150,"Name","lstm_1","OutputMode","sequence") dropoutLayer(0.2,"Name","dropout") fullyConnectedLayer(1,"Name","fc") regressionLayer("Name","regressionoutput")]; % ========== 训练参数(保持不变) ========== options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs',200,... 'GradientThreshold',1,... 'InitialLearnRate',0.008,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropPeriod',100,... 'LearnRateDropFactor',0.15,... 'Verbose',0,... 'MiniBatchSize',8,... 'ValidationData',{X_test,Y_test},... 'Plots','training-progress'); % ========== 训练网络 ========== [net,info] = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % ========== 预测及评估 ========== YPred = predict(net, X_test); % 直接输出原始量纲的预测值 % 计算MSE(直接比较原始数据) mse_values = cellfun(@(yp, yt) mean((yp - yt).^2), YPred, Y_test); disp(['平均测试MSE(原始量纲): ', num2str(mean(mse_values))]); % ========== 预测值和真实值的对比图 ========== figure; hold on; % 对每个测试样本进行对比,绘制预测值和真实值 for i = 3 % 绘制真实值 plot(Y_test{1}, 'b', 'DisplayName', ['真实值 - 样本 ', num2str(i)]); % 绘制预测值 plot(YPred{1}, 'r--', 'DisplayName', ['预测值 - 样本 ', num2str(i)]); end % 设置图表属性 xlabel('时间步'); ylabel('位移(m)'); title('预测值与真实值对比图'); legend('show'); grid on; hold off;

%% 中尺度涡特征参数聚类分析 clear; clc; close all; %% 1. 数据加载与预处理 try % 加载数据文件 load('North_Indian_acycdata_20231207_huizong.mat', 'eddy_huizong'); % 验证数据结构 if ~isfield(eddy_huizong, 'areas') || ~isfield(eddy_huizong, 'center_depth') error('数据字段缺失,请检查areas和center_depth字段是否存在'); end % 提取有效数据 valid_data = struct('areas', [], 'depth', []); for i = 1:length(eddy_huizong) if ~isempty(eddy_huizong(i).areas) && ~isnan(eddy_huizong(i).areas) && ... ~isempty(eddy_huizong(i).center_depth) && ~isnan(eddy_huizong(i).center_depth) valid_data.areas = [valid_data.areas; eddy_huizong(i).areas]; valid_data.depth = [valid_data.depth; eddy_huizong(i).center_depth]; end end % 检查数据有效性 if isempty(valid_data.areas) || isempty(valid_data.depth) error('没有找到有效数据'); end catch ME error('数据加载失败: %s', ME.message); end %% 2. 特征预处理 % 标准化处理 [areas_z, area_mu, area_sigma] = zscore(valid_data.areas); [depth_z, depth_mu, depth_sigma] = zscore(valid_data.depth); %% 3. 面积聚类分析 % 肘部法则 max_k_area = min(10, floor(sqrt(length(valid_data.areas)))); [optimal_k_area, sse_area] = elbow_method(areas_z, max_k_area); % 执行聚类 [idx_area, centroids_area] = kmeans(areas_z, optimal_k_area, ... 'Replicates', 15, 'EmptyAction', 'singleton'); % 可视化结果 figure('Name', '面积聚类分析', 'Position', [100 100 1200 500]) subplot(1,3,1) plot(1:max_k_area, sse_area, 'b-o', 'LineWidth', 1.5) title('面积聚类肘部法则') xlabel('聚类数K') ylabel('SSE') grid on subplot(1,3,2) gscatter(ones(size(areas_z)), areas_z, idx_area, lines(optimal_k_area), 'o', 15) title('标准化面积分布') xlim([0.8 1.2]) set(gca, 'XTick', []) subplot(1,3,3) boxplot(valid_data.areas, idx_area) title('原始面积分布') xlabel('聚类编号') ylabel('面积 (km²)') sgtitle('面积聚类结果') %% 4. 深度聚类分析 % 肘部法则 max_k_depth = min(10, floor(sqrt(length(valid_data.depth)))); [optimal_k_depth, sse_depth] = elbow_method(depth_z, max_k_depth); % 执行聚类 [idx_depth, centroids_depth] = kmeans(dept

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数据归一化是数据分析中的重要步骤,特别是在处理多元数据集时,确保各个特征在同一尺度上是非常必要的。Python 提供了多种归一化方法,这里主要介绍三种:min-max 标准化、Z-score 标准化以及对数归一化。 1. **...
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C# Socket通信源码:多连接支持与断线重连功能的物联网解决方案

内容概要:本文介绍了一套基于C#编写的Socket服务器与客户端通信源码,源自商业级物联网项目。这套代码实现了双Socket机制、多连接支持以及断线重连功能,适用于各类C#项目(如MVC、Winform、控制台、Webform)。它通过简单的静态类调用即可获取客户端传输的数据,并内置了接收和发送数据缓冲队列,确保数据传输的稳定性。此外,代码提供了数据读取接口,但不涉及具体的数据处理逻辑。文中详细展示了服务端和客户端的基本配置与使用方法,强调了在实际应用中需要注意的问题,如避免主线程执行耗时操作以防内存膨胀。 适合人群:具备基本C#编程能力的研发人员,尤其是对Socket通信有一定了解并希望快速集成相关功能到现有项目中的开发者。 使用场景及目标:① 需要在短时间内为C#项目增加稳定的Socket通信功能;② 实现多设备间的数据交换,特别是对于智能家居、工业传感器等物联网应用场景。 其他说明:虽然该代码能够满足大多数中小型项目的通信需求,但对于需要高性能、低延迟的金融级交易系统则不太合适。同时,代码并未采用异步技术,因此在面对海量连接时可能需要进一步优化。
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掌握XFireSpring整合技术:HELLOworld原代码使用教程

标题:“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架,而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中,将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势,例如Spring的依赖注入、事务管理等特性,与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述:“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例,即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签:“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点,它可能用于提供一个用户界面,通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录,它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件,例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息,如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息,这些信息通常由部署工具使用,用于描述应用的元数据,如manifest文件,它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架,具体知识点可以分为以下几个部分: 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架,它是基于SOAP协议的,提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定,包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架,它提供了丰富的功能,包括但不限于依赖注入、面向切面编程(AOP)、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入,通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合,从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务,而Spring可以管理这些Web服务的生命周期,提供企业级服务,如事务管理、安全性、数据访问等。整合后,开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能,同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中,配置Spring的applicationContext.xml,以包括XFire特定的bean配置。比如,需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans,使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时,需要定义服务接口以及服务实现类,并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例:“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法,而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中,“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义,比如`HelloWorldService`,和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`,该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时,需要将应用程序打包成WAR文件,并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后,可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能,例如通过访问XFire提供的服务描述页面(WSDL)来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面,那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如,JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务,并展示返回的结果给用户。在这个过程中,JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件,比如Servlet、过滤器和监听器,而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean,包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之,通过上述整合使用原代码的知识点,可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用,以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发,以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
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【Unity2018汉化大揭秘】:一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程,从理论准备到实践步骤,再到后期的测试与优化,最终分享了汉化经验和心得。首先,强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性,并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着,详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤,以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究,分析了汉化中的挑战和应对策略,并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作,还包含了深入的理论研究和实践心得分享,对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化;用户体验;国际化;资源
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iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确,但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此,我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛,我们将重点放在照片提取上,因为这是明确提到的关键词。同时,我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先,针对照片提取,可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次,关于其他功能帮助,我们可以提供一些常见问题的快速指南,如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求,我们需要将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。同时,避免使用第一人称和步骤词汇。由于
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驾校一点通软件:提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件,该软件强调其辅助性质,旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出,“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件,这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份,这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新,以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中,有以下几个文件类型值得关注: 1. images.dat:这个文件名表明,这是一个包含图像数据的文件,很可能包含了用于软件界面展示的图片,如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中,这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat:这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件,可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe:这是一个可执行文件,是软件的主要安装程序。根据标题推测,这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常,小型汽车(C1类驾照)需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html:这个文件是软件使用说明的文档,通常以网页格式存在,用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息,我们可以挖掘出以下几个相关知识点: - 软件类型:辅助学习软件,专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域:主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型:包括图片文件(images.dat)、库文件(library.dat)、可执行文件(.exe)和网页格式的说明文件(.html)。 - 功能内容:可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息:软件很可能最早发布于2007年,后续可能有多个版本更新。 - 用户群体:主要面向小型汽车驾照考生,即C1类驾照学员。 - 使用方式:用户需要将.exe安装文件进行安装,然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作,从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点,这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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【DFLauncher自动化教程】:简化游戏启动流程,让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台,本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论,本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外,本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容,
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自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯,用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波(AKF)的概念和原理。从对话历史看,用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术,其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者,正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值:[1]是基础理论综述,[2]聚焦多传感器场景,[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高(每秒数十次对焦计算)、噪声环境复杂(机械振动/弱光干扰),这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析:先明确标准卡尔曼滤波的局限(固定噪声参数),再展开自适应机制。对于相机AF场景,重
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EIA-CEA 861B标准深入解析:时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟(Electronic Industries Alliance, EIA)和消费电子协会(Consumer Electronics Association, CEA)联合制定的一个技术规范,该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议,特别是关于视频显示设备的时间信息(timing)和扩展显示识别数据(Extended Display Identification Data,简称EDID)的结构与内容。 在视频显示技术领域,确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的,而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准,以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口(Digital Visual Interface,DVI)和后来的高带宽数字内容保护(High-bandwidth Digital Content Protection,HDCP)等技术的发展而出现的。该标准之所以重要,是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题,并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息,包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式(如VESA标准模式)和特定的时序信息格式,使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构,包含了关于显示设备能力的信息,如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备,并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率,实现即插即用(plug and play)功能。 EDID的结构包含了一系列的块(block),其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释,从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口,还适用于HDMI(High-Definition Multimedia Interface)和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议,以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用,它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步,EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如,随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展,该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时,都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准,以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范,它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在,使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成,极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言,了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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【DFLauncher应用实战】:如何将DFLauncher融入矮人要塞并提升效率

# 摘要 DFLauncher是一款功能全面的游戏管理工具,旨在简化游戏安装、启动和维护过程。本文介绍了DFLauncher的基本使用方法,详细解析了其核心功能,包括游戏库管理、游戏配置优化、更新机制等。同时,文章探讨了DFLauncher在特定游戏“矮人要塞”中的集成应用,以及通过插件和脚本进行的高级定制。故障诊断与系统优化章节提供了实用的诊断方法和性能提升技巧。最后,本文展望了DFLauncher的未来发展方向,并鼓励社区贡献和用户反馈,以满足不断变化的用户需求。 # 关键字 DFLauncher;游戏管理工具;安装配置;性能优化;故障诊断;社区贡献;定制化扩展;网络功能集成 参考资源