读取数据


In [1]:
clc;clear;close;
result_TDNN = xlsread('../result/result_TDNN.xlsx');

数字代表列号

idx 隐藏层个数 延迟时间 训练集MSE 验证集MSE 测试集MSE 全集MSE 训练集相关系数 验证集相关系数 测试集相关系数 全集相关系数
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
region1 region2 region3 region4 region5 region6 region7 region8 region9
12 13 14 15 16 17 18 19 20

统计延迟时间的变化


In [2]:
min_delay = min(result_TDNN(:, 3));
max_delay = max(result_TDNN(:, 3));
% disp(['最小的延迟时间为: ' num2str(min_delay)]);
% disp(['最大的延迟时间为: ' num2str(max_delay)]);

统计各个延迟时间的结果

对所有存在的延迟时间进行遍历


In [3]:
for idx = min_delay : 20
    result_time(idx, :) = mean(result_TDNN(result_TDNN(:, 3) == idx, :), 1);
end

全集MSE 随时间 的变化


In [4]:
plot(result_time(:, 7))


[Warning: MATLAB has disabled some advanced graphics rendering features by
switching to software OpenGL. For more information, click <a
href="matlab:opengl('problems')">here</a>.]

测试集MSE 随时间 的变化


In [11]:
plot(result_time(:, 6))


全集相关系数 的变化


In [12]:
plot(result_time(:, 11))


测试集相关系数 的变化


In [13]:
plot(result_time(:, 10))


九个区域 的变化


In [8]:
plot(mean(result_time(:, 12:20)))


读取分区图片并比较


In [14]:
img = imread('../img/K-means_Clustering_Results.png');
image(img)



In [ ]: