clc,clear originalData=readtable('aaa.xlsx'); outputData=originalData(:,1); [~,name]=xlsread('aaa.xlsx','A1:AE1'); [~,singlechoice]=xlsread('bbb.xlsx'); [~,multichoice]=xlsread('ccc.xlsx'); for i=1:4605 for j=1:30 if j<=22 outputData{i,j+1}=single_Data_index(singlechoice(j,:),originalData{i,j+1}); else outputData{i,j+1}=multi_Data_index(multichoice(j-22,:),outputData{i,j+1}); end end end writetable(outputData,'shujjichulijieguo.xlsx') xlswrite('shujjichulijieguo.xlsx',name,'Sheet1','A1'); function y=single_Data_index(in1,in2) index=find(ismember(in1,in2)); y=index; end哪里错了

clc;clear;originalData = readtable('aaa.xlsx');outputData = originalData(:, 1);[~, name] = xlsread('aaa.xlsx', 'A1:AE1');[~, singlechoice] = xlsread('bbb.xlsx');[~, multichoice] = xlsread('ccc.xlsx');for i = 1:4605 for j = 1:30 if j <= 22 outputData{i, j + 1} = single_Data_index(singlechoice(j, :), originalData{i, j + 1}); else outputData{i, j + 1} = multi_Data_index(multichoice(j - 22, :), outputData{i, j + 1}); end endendoutputData.Properties.VariableNames = ['ID', name'];writetable(outputData, 'shujjichulijieguo.xlsx');writematrix(name, 'shujjichulijieguo.xlsx', 'Sheet1', 'A1');function y = single_Data_index(in1, in2) index = find(ismember(in1, in2)); if isempty(index) y = NaN; else y = index; endend

originalData = readtable('aaa.xlsx'); [~, name] = xlsread('aaa.xlsx', 'A1:AE1'); [~, singlechoice] = xlsread('bbb.xlsx'); [~, multichoice] = xlsread('ccc.xlsx'); catch ME fprintf('读取文件失败：%...

clear clc % 步骤1：加载训练集数据和标签 train_data = readtable('18000x1000.xlsx'); train_labels = readtable('18000x1.xlsx'); test_data = readtable('2000x1000.xlsx'); test_labels = readtable('2000x1.xlsx'); % 步骤2：定义LSTM网络框架 inputSize = 1000; % 输入维度 numHiddenUnits = 200; % 隐含单元数量 numClasses = 2; % 类别数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; % 步骤3：设置训练选项和超参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MiniBatchSize', 100, ... 'MaxEpochs', 100, ... 'GradientThreshold', 3, ... 'InitialLearnRate', 0.0005); % 步骤4：训练LSTM网络 net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options); % 对每个时间步的活动进行分类 predictedLabels = classify(net, test_data); % 计算预测准确度 accuracy = sum(predictedLabels == test_labels) / numel(test_labels); disp(['预测准确度：', num2str(accuracy)]);

请注意，这段代码中涉及到读取数据的部分，需要确保数据文件 "18000x1000.xlsx"、"18000x1.xlsx"、"2000x1000.xlsx" 和 "2000x1.xlsx" 存在于当前工作目录中。如果文件不存在，代码将会出错。此外，使用这段代码...

clc; clear all; close all; % 读取数据集 data = readtable("数据集\Sb@C_composites_for_high_cycle_capacity_data.xlsx"); %% %数据处理（填充缺失值、设置输入变量和目标变量） data = fillmissing(data,"nearest"); inputdata = data(:,2:8); outputdata = data(:,"RC"); 这是我目前的代码了，我需要进行机器学习预测。采用四种算法（RF、Adaboost、XGBoost、SVR）。采用10折交叉验证。我的测试集还没放到工作区。等待模型训练完成再进行验证

for i = 1:c.NumTestSets trainIdx = training(c,i); testIdx = test(c,i); % 训练集和测试集划分 XTrain = X(trainIdx,:); YTrain = Y(trainIdx,:); XTest = X(testIdx,:); YTest = Y(testIdx,:); % ...

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clc;clear %------------------参数设置------------------------ data_path='AAA.xlsx';%数据文件路径 result_path='./result';%结果存储路径 %------------------开始计算------------------------ [data,txt]=(data_path);%读取数据 %确定指标数量及指标数据 if size(data,2)==size(txt,2) data=data(:,2:end); end txt=txt(1,:); xNum=size(txt,2)-1;%确定指标数量 %逐个指标计算赫斯特指数 for i=1:xNum disp(cat(2,txt{i+1},'计算中......')) [hurst,v,lnn,lnRs] = hurstRs(data(:,i)); H{1,i}=txt{i+1}; H{2,i}=hurst; V(:,1)=lnn; V(:,i+1)=v; LNRS(:,1)=lnn; LNRS(:,i+1)=lnRs; end %整理ln(R/S)数据 txt{1}='ln(n)'; V=[txt;num2cell(V)]; LNRS=[txt;num2cell(LNRS)]; %提取数据文件名 data_path_split= regexp(data_path, '\', 'split'); file_name=regexp(data_path_split{end}, '.xls', 'split'); %写入excel xlswrite(cat(2,result_path,'\',file_name{1},'重标极差法计算结果.xlsx'),H,'H')%将赫斯特指数写入excel的'H'表 xlswrite(cat(2,result_path,'\',file_name{1},'重标极差法计算结果.xlsx'),V,'V统计量')%将V统计量数据写入excel的'V统计量'表 xlswrite(cat(2,result_path,'\',file_name{1},'重标极差法计算结果.xlsx'),LNRS,'LNRS')%将ln(R/S)数据写入excel的'LNRS'表 disp('Finish!(忽略警告)') 以上代码中数据文件路径和结果储存路径怎么弄？

不过，也可以提到其他函数如readtable或writetable，这些函数更适用于表格数据的处理，并支持更多选项。总结一下，步骤应该是： 1. 获取当前工作目录。 2. 定义数据路径和结果路径，使用相对路径或绝对路径。 3. ...

clear; close all; clc; %% 1. 数据加载与参数设置 data = readtable('JIASHE.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve'); time = data.time; features = data{:, {'impedance', 'Current', 'Voltage', 'Capacity', 'ambient_temperature'}}; temp_measured = data.Temperature_measured; windowSize = 30; % 输入时间窗口大小 predSteps = 30; % 预测步长 threshold = 80; % 热失控温度阈值 numFeatures = size(features, 2); % 输入特征数=5 %% 2. 增强型数据标准化（双重NaN防护） % (1) 特征标准化 sigmaF = std(features, 0, 1); constant_cols = (sigmaF == 0); featuresNorm = zeros(size(features)); for i = 1:numFeatures if ~constant_cols(i) featuresNorm(:,i) = (features(:,i) - mean(features(:,i))) / sigmaF(i); else featuresNorm(:,i) = 0; % 恒定列填充0 end end % (2) 温度标准化（增加标准差检查） sigmaT = std(temp_measured); if sigmaT == 0 tempNorm = zeros(size(temp_measured)); % 处理全恒定温度 else tempNorm = (temp_measured - mean(temp_measured)) / sigmaT; end muT = mean(temp_measured); %% 3. 数据完整性验证 if any(isnan(featuresNorm(:))) error('特征数据包含NaN，请检查标准化逻辑'); end if any(isnan(tempNorm(:))) error('温度数据包含NaN，请检查温度值是否全相同'); end %% 4. 训练数据集构建（严格维度控制） numSamples = length(time) - windowSize - predSteps + 1; XTrainCell = cell(numSamples, 1); YTrainCell = cell(numSamples, 1); for i = 1:numSamples % 输入：严格确保[5,30]维度 XTrainCell{i} = featuresNorm(i:i+windowSize-1, :)'; % [5,30] % 输出：严格确保[30,1]维度 YTrainCell{i} = tempNorm(i+windowSize:i+windowSize+predSteps-1); % [30,1] % 最终维度验证 if ~isequal(size(XTrainCell{i}), [5, 30]) || ~isequal(size(YTrainCell{i}), [30, 1]) error('数据维度异常，请检查索引范围'); end end %% 5. LSTM网络架构修正 layers = [ sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(128, 'OutputMode', 'last') fullyConnectedLayer(predSteps) regressionLayer ]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'Plots', 'training-progress'); %% 6. 执行训练 net = trainNetwork(XTrainCell, YTrainCell, layers, options);报错无效的训练数据。对于回归任务，响应必须

for i = 1:numSamples XTrainCell{i} = featuresNorm(i:i+windowSize-1, :)'; % 保持[5,30] YTrainCell{i} = tempNorm(i+windowSize:i+windowSize+predSteps-1)'; % 修改为[1,30] % 维度验证更新 assert(is...

%% 清理环境 clear; clc; close all; %% 加载数据 data = readtable('xunlianji.xlsx'); % 读取数据 features = data{2:end,2:6}; % 选择特征列(温度、湿度、降雨量) target = data{2:end, 7}; % 目标变量 %% 数据标准化 [featuresNormalized, mu, sigma] = zscore(features); targetNormalized = (target - mean(target)) / std(target); %% 创建时间序列窗口 windowSize = 7; % 使用7天历史数据预测下一天 [X, Y] = createTimeSeriesData(featuresNormalized, targetNormalized, windowSize); %%5 1 7 %% 调整维度以匹配 sequenceInputLayer 的期望格式 X = permute(X, [2, 3, 1]); % 将维度从 [numObservations, windowSize, numFeatures] 转换为 [windowSize, numFeatures, numObservations] %% 划分训练测试集 trainRatio = 0.8; splitIdx = floor(size(X, 3) * trainRatio); % 注意：现在 numObservations 是第 3 维 XTrain = X(:, :, 1:splitIdx); YTrain = Y(1:splitIdx); XTest = X(:, :, splitIdx+1:end); YTest = Y(splitIdx+1:end); %% 构建带注意力机制的LSTM网络 inputSize = size(features, 2); numHiddenUnits = 64; layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) bilstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') attentionLayer('attention') % 使用自定义注意力层 fullyConnectedLayer(1) regressionLayer ]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'Plots', 'training-progress'); %% 训练模型 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); %% 预测与评估 YPred = predict(net, XTest); %% 反标准化 YPred = YPred * std(target) + mean(target); YTest = YTest * std(target) + mean(target); %% 计算性能指标 rmse = sqrt(mean((YPred - YTest).^2)); disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]); %% 绘制结果 figure plot(YTest) hold on plot(YPred) legend('True', 'Predicted') title('Demand Load Prediction with Attention') xlabel('Time Step') ylabel('Load (KWh)') %% 辅助函数：创建时间序列数据 function [X, Y] = createTimeSeriesData(features, target, windowSize) numObservations = size(features, 1) - windowSize; %%1000-7 numFeatures = size(features, 2); %%5 X = zeros(numObservations, windowSize, numFeatures); %%993 7 5 Y = zeros(numObservations, 1); %%993 1 for i = 1

1. **数据清洗** 使用fillmissing处理缺失值，例如线性插值： matlab data = fillmissing(rawData,'linear'); 2. **数据标准化** 采用Z-score标准化（推荐）或最大最小值归一化： matlab ...

%% 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 res = xlsread('数据集.xlsx');%数据为132×4002 %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(132); P_train = res(temp(1: 100), 1: 4001)'; T_train = res(temp(1: 100), 4002)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(101: end), 1: 4001)'; T_test = res(temp(101: end), 4002)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建模型 k = 5; % 保留主成分个数 [Xloadings, Yloadings, Xscores, Yscores, betaPLS, PLSPctVar, MSE, stats] = plsregress(p_train, t_train, k); % https://blog.csdn.net/linping_/article/details/110193946 %% 预测拟合 t_sim1 = [ones(M, 1), p_train] * betaPLS; t_sim2 = [ones(N, 1), p_test ] * betaPLS; %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N); %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]}; title(string) xlim([1, N]) grid %% 相关指标计算 % R2 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2')^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) % MAE mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ; mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ; disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)

用户可能的数据格式不确定，所以需要用readtable函数，比如data = readtable('data.xlsx');。但文件名可能需要用户自己修改，这里可能需要提醒用户检查文件名和工作目录。然后划分训练集和测试集。通常的做法...

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