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 [15]:

    
for idx = min_delay : 30
    result_time(idx, :) = mean(result_TDNN(result_TDNN(:, 3) == idx, :), 1);
end

全集MSE 随时间的变化



In [16]:

    
plot(result_time(:, 7))

测试集MSE 随时间的变化



In [17]:

    
plot(result_time(:, 6))

全集相关系数的变化



In [21]:

    
plot(result_time(:, 8))

测试集相关系数的变化



In [19]:

    
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 [ ]:

读取数据

数字代表列号

统计延迟时间的变化

全集MSE 随时间 的变化

测试集MSE 随时间 的变化

全集相关系数 的变化