git命令集

git status//查看状态
git add <file>
git commit -m "描述"//提交本地库
git diff <file>   //查看文件内容
git reset --hard HEAD^//回退上个版本head~100
git log  //日志查看
git reflog //查看版本号
git reset --hard 版本号 //恢复版本
git checkout -- <file>  //未提交前撤销修改
rm <file> //删除文件
git remote add origin https://github.com/username/repname.git //链接远程仓库
git push -u origin master//第一次提交分支
git push origin master//后续提交不需要-u
git checkout -b dev//创建并切换分支;
git branch name//创建分支
git checkout name//切换分支
git branch//查看当前分支
git merge dev  //在master分支上合并dev分支内容
cat <file>  //查看文件内容
git branch -d dev  //删除dev分支
git remote -v//查看远程库信息
git clone http://github.com/username/rep
//克隆远程的库到本地
git checkout -b dev origin/dev //创建远程origin的dev分支到本地来
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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