%% 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
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集%
P_train = res(1: 250, 1: 12)';
T_train = res(1: 250, 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(251: end, 1: 12)';
T_test = res(251: end, 13)';
N = size(P_test, 2);
num_dim = size(P_train, 1); % 特征维度
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） % 类别数（Excel最后一列放类别）
%% 数据转置
% P_train = P_train'; P_test = P_test';
% T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
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 = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test )';
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));
%% 构造网络结构
layers = [
imageInputLayer([num_dim, 1, 1]) % 输入层
convolution2dLayer([2, 1], 16) % 卷积核大小为2*1 生成16个卷积
batchNormalizationLayer % 批归一化层
reluLayer % relu激活层
maxPooling2dLayer([2, 1], 'Stride', 1) % 最大池化层 大小为2*1 步长为2
convolution2dLayer([2, 1], 32) % 卷积核大小为2*1 生成32个卷积
batchNormalizationLayer % 批归一化层
reluLayer % relu激活层
maxPooling2dLayer([2, 1], 'Stride', 1) % 最大池化层，大小为2*2，步长为2
fullyConnectedLayer(num_class) % 全连接层（类别数）
softmaxLayer % 损失函数层
classificationLayer]; % 分类层
disp(['搜索：'])
disp(['https://mbd.pub/o/DDR1'])
figure
plot(1: M, T_train, 'r*', 1: M, T_sim1, 'bo', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', 'CNN预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r*', 1: N, T_sim2, 'bo', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', 'CNN预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%% 混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
