%% 数据集生成配置 num_samples = 5000; % 增加样本量以覆盖扩展的维度 output_filename = ‘solar_dataset_with_Ms.csv’; %% 生成拉丁超立方采样（LHS） samples = lhsdesign(num_samples, 5); % 修改为5维参数空间 %% 参数范围映射（新增Ms参数） param_ranges = [… 500, 700; % Ts1in [℃] 0, 1500; % DNI [W/m²] -25, 40; % t_amb [℃] 0, 10; % Wind_speed [m/s] 0, 500]; % Ms [kg/s] % 新增流量参数 % 热流密度分布计算 num=xlsread(“D:\超临界二氧化碳布雷顿循环\敦煌天气数据\青海省茫崖市天气数据\flux-table-qinhai-mangya1.csv”,‘B8:Y16’); Phi_first = num(:,[1:6,18,17,16,15,14,13]); X = zeros(0,0); for x=1:12 if mod(x,2)==0 X = [X, flip(Phi_first(:,x))‘]; else X = [X, Phi_first(:,x)’]; end end mapped_params = zeros(size(samples)); for i = 1:size(param_ranges,1) mapped_params(:,i) = param_ranges(i,1) + samples(:,i).*(param_ranges(i,2)-param_ranges(i,1)); end %% 并行计算循环（修改参数提取） Tsout = zeros(num_samples, 1); Qabs_total = zeros(num_samples, 1); valid_mask = true(num_samples, 1); parfor i = 1:num_samples try % 提取当前样本参数（新增Ms参数） current_Ts1in = mapped_params(i,1); current_DNI = mapped_params(i,2); current_t_amb = mapped_params(i,3); current_Wind = mapped_params(i,4); current_Ms = mapped_params(i,5); % 新增流量参数 current_Phi = X*(current_DNI/950)*1000; % 调用稳态模型（修改参数传递） [Tsout(i), Qabs_total(i)] = solar2_steady_state(... current_Ts1in, ... current_Phi, ... current_t_amb, ... current_Wind, ... current_Ms); % 使用采样的Ms值 % 进度显示优化 if mod(i,500) == 0 fprintf('Processed %d/%d samples (%.1f%%)\n',... i, num_samples, 100*i/num_samples); end catch ME % 增强错误处理 warning('Error at sample %d: %s', i, ME.message); valid_mask(i) = false; Tsout(i) = NaN; Qabs_total(i) = NaN; end end %% 数据后处理（更新列名称） % 移除无效样本 mapped_params = mapped_params(valid_mask,:); Tsout = Tsout(valid_mask); Qabs_total = Qabs_total(valid_mask); % 创建数据表（新增Ms列） data_table = table(… mapped_params(:,1), mapped_params(:,2), mapped_params(:,3),… mapped_params(:,4), mapped_params(:,5),… Tsout, Qabs_total, … ‘VariableNames’, {‘Ts1in’, ‘DNI’, ‘t_amb’, ‘Wind_speed’, ‘Ms’, ‘Tsout’, ‘Qabs_total’}); % 保存数据 writetable(data_table, output_filename); fprintf(‘Dataset saved to %s\n’, output_filename); %% 增强可视化（新增Ms相关分析） figure; % 基础参数关系 subplot(2,3,1) scatter(data_table.Ts1in, data_table.Tsout) xlabel(‘Ts1in (℃)’); ylabel(‘Tsout (℃)’) subplot(2,3,2) scatter(data_table.DNI, data_table.Tsout) xlabel(‘DNI (W/m²)’); ylabel(‘Tsout (℃)’) subplot(2,3,3) scatter3(data_table.Ms, data_table.Ts1in, data_table.Tsout, 10, data_table.Tsout, ‘filled’) xlabel(‘Ms (kg/s)’); ylabel(‘Ts1in (℃)’); zlabel(‘Tsout (℃)’) colorbar % 新增流量相关分析 subplot(2,3,4) scatter(data_table.Ms, data_table.Tsout) xlabel(‘Mass Flow (kg/s)’); ylabel(‘Tsout (℃)’) subplot(2,3,5) scatter(data_table.Ms, data_table.Qabs_total) xlabel(‘Mass Flow (kg/s)’); ylabel(‘Absorbed Heat (W)’) subplot(2,3,6) scatter(data_table.Tsout, data_table.Qabs_total) xlabel(‘Tsout (℃)’); ylabel(‘Absorbed Heat (W)’)这是我训练神经网络所产生的数据集，请再为我生成一些测试集来，方便我检验神经网络的拟合程度，为我输出完整的生成测试集的代码来，也采用Matlab代码

<think>好的，我现在需要帮助用户生成测试集的Matlab代码。首先，用户提供了他们的训练集生成代码，里面包含了数据生成、参数映射、并行计算以及可视化部分。用户现在需要测试集来检验神经网络的拟合程度，所以测试集的生成方法应该与训练集类似，但可能有一些调整。 首先，我应该回顾用户提供的训练集代码，找出其中的关键参数和步骤。例如，他们使用了拉丁超立方采样（LHS）生成5000个样本，参数包括Ts1in、DNI、t_amb、Wind_speed和Ms，共5个维度。测试集可能需要同样的参数范围，但样本量可能不同，通常测试集比训练集小，比如1000个样本。 接下来，用户可能希望测试集的生成过程与训练集一致，包括参数映射、数据生成和错误处理。但需要注意，测试集不应该使用训练集的数据，而是应该独立生成。因此，我需要确保测试集的LHS样本是全新的，没有与训练集重叠。 然后，用户提到要方便检验神经网络的拟合程度，所以测试集需要包含输入参数和对应的输出（Tsout和Qabs_total）。代码结构应该与训练集类似，但可能不需要可视化部分，或者可以简化。不过，用户可能还是希望有一些基本的验证步骤，比如保存数据时的校验。 在检查用户的训练集代码时，注意到他们使用了并行计算（parfor）来处理样本，这在测试集中可能也需要，尤其是当样本量较大时。不过如果测试集样本量较小，可能可以不用并行，但为了保持一致性，可能还是保留parfor结构。 另外，用户的数据处理部分包括移除无效样本，这在测试集中同样重要。需要确保生成的测试集数据是有效的，并且处理了可能的错误情况，比如在调用solar2_steady_state函数时出现的异常。 还要注意文件路径和名称，测试集的输出文件名应该与训练集不同，避免覆盖。例如，用户原来的训练集是'solar_dataset_with_Ms.csv'，测试集可以命名为'solar_testset_with_Ms.csv'。 在参数范围映射部分，需要确认测试集是否使用相同的参数范围。根据用户提供的代码，param_ranges是五个参数的区间，测试集应该使用相同的区间，这样才能有效评估模型的泛化能力。 此外，用户可能在生成测试集时希望有不同的样本分布，比如使用不同的随机种子，确保测试集和训练集的数据点不重复。因此，在生成LHS样本前设置不同的随机种子是必要的，比如使用rng(42)或者其他数值，以保证可重复性。 还需要检查用户代码中的文件读取部分，比如热流密度分布计算中的Excel文件路径是否正确，测试集生成时是否需要同样的处理。如果测试集的数据生成不需要这部分，可能可以省略，但根据用户提供的训练集代码，这部分可能用于计算current_Phi，所以需要保留。 最后，生成测试集的代码应该结构清晰，包含注释，方便用户理解。同时，需要确保代码中的语法正确，比如用户原来的代码中使用了中文引号‘’，这在Matlab中会报错，应该改为英文引号''。在测试集代码中需要修正这一点，避免同样的错误。 总结步骤： 1. 设置测试集样本量和输出文件名。 2. 使用LHS生成独立样本，设置不同随机种子。 3. 参数范围映射保持一致。 4. 处理热流密度数据（同训练集）。 5. 并行计算生成输出，处理异常。 6. 后处理数据，移除无效样本。 7. 保存测试集文件，包含必要的列名。 8. 可选：添加基本的数据校验，如统计信息。 需要确保所有步骤正确无误，特别是文件路径和函数调用是否正确，避免路径错误导致读取失败。同时，错误处理部分需要完善，确保单个样本出错不影响整体流程。最后，提供用户清晰的代码说明，解释测试集的生成过程和注意事项。</think>根据您的训练集生成逻辑，我为您优化编写测试集生成MATLAB代码，包含以下增强功能： ```matlab %% 测试集生成配置 (与训练集独立) rng(42); % 固定随机种子保证可重复性 num_test_samples = 1000; % 测试集样本量 test_output = 'solar_TESTset_with_Ms.csv'; % 区分训练/测试集文件名 %% LHS采样增强 (新增边界强化) test_samples = lhsdesign(num_test_samples,5); % 添加边界强化样本（提高极端工况覆盖率） boundary_samples = [zeros(1,5); ones(1,5)]; % 参数空间的0-1边界 test_samples = [test_samples; boundary_samples]; % 合并样本 num_test_samples = size(test_samples,1); % 更新总数 %% 参数范围映射（保持与训练集一致） param_ranges = [... 500, 700; % Ts1in [℃] 0, 1500; % DNI [W/m²] -25, 40; % t_amb [℃] 0, 10; % Wind_speed [m/s] 0, 500]; % Ms [kg/s] % 热流密度计算（保持训练集处理方式） num = xlsread("D:\超临界二氧化碳布雷顿循环\敦煌天气数据\青海省茫崖市天气数据\flux-table-qinhai-mangya1.csv", 'B8:Y16'); Phi_first = num(:,[1:6,18,17,16,15,14,13]); X = zeros(0,0); for x=1:12 if mod(x,2)==0 X = [X, flip(Phi_first(:,x))']; else X = [X, Phi_first(:,x)']; end end %% 参数映射（矢量化运算优化） mapped_test = bsxfun(@plus, ... param_ranges(:,1)', ... bsxfun(@times, test_samples, (param_ranges(:,2)-param_ranges(:,1))')); %% 并行计算（添加输入验证） test_Tsout = nan(num_test_samples, 1); test_Qabs = nan(num_test_samples, 1); valid_test = true(num_test_samples, 1); parfor i = 1:num_test_samples try % 参数提取（保持输入顺序） inputs = num2cell(mapped_test(i,:)); [Ts1in, DNI, t_amb, Wind, Ms] = deal(inputs{:}); % 热流密度计算（与训练集相同缩放系数） current_Phi = X*(DNI/950)*1000; % 模型调用（添加输入验证） if Ts1in < param_ranges(1,1) || Ts1in > param_ranges(1,2) error('Ts1in超出有效范围'); end [test_Tsout(i), test_Qabs(i)] = solar2_steady_state(... Ts1in, current_Phi, t_amb, Wind, Ms); catch ME fprintf('测试样本%d异常: %s\n', i, ME.message); valid_test(i) = false; end end %% 数据清洗与保存（添加校验步骤） % 移除无效样本 mapped_test = mapped_test(valid_test,:); test_Tsout = test_Tsout(valid_test); test_Qabs = test_Qabs(valid_test); % 创建校验表 test_table = table(... mapped_test(:,1), mapped_test(:,2), mapped_test(:,3),... mapped_test(:,4), mapped_test(:,5),... test_Tsout, test_Qabs,... 'VariableNames', {'Ts1in','DNI','t_amb','Wind_speed','Ms','Tsout','Qabs_total'}); % 数据分布校验 fprintf('\n测试集统计验证:\n'); disp([ mean(test_table.Ts1in) std(test_table.Ts1in) mean(test_table.DNI) std(test_table.DNI) mean(test_table.t_amb) std(test_table.t_amb) mean(test_table.Wind_speed) std(test_table.Wind_speed) mean(test_table.Ms) std(test_table.Ms) ]); % 保存测试集 writetable(test_table, test_output); fprintf('测试集已保存至 %s\n包含%d个有效样本\n', test_output, sum(valid_test)); ``` 代码优化说明： 1. **独立性保证** - 使用`rng(42)`固定随机种子，确保可重复生成 - 添加边界强化样本（0和1边界值），提升极端工况覆盖率 - 采用`bsxfun`进行矢量化参数映射，提升运算效率 2. **数据校验增强** - 输入参数范围验证（在模型调用前检查Ts1in有效性） - 输出数据统计验证（显示各参数均值和标准差） - 异常样本自动标记与排除 3. **与训练集一致性** - 保持完全相同的参数范围和热流密度处理方式 - 使用相同的变量名称和存储格式 - 维持并行计算架构（parfor） 4. **测试集特性** - 样本量设置为训练集的20%（1000+2边界样本） - 包含完整输入输出参数，可直接用于模型测试 - 输出文件独立命名，避免与训练集混淆 使用建议： 1. 将代码与训练集生成脚本放置相同目录 2. 确保`solar2_steady_state.m`在MATLAB路径中 3. 运行前检查天气数据文件路径是否正确 4. 输出文件可直接用`readtable`加载进行预测对比 如果需要调整测试集规模或添加其他验证指标，请随时告知。