秋凉

最近,早晚时分,天气有点凉了。

往屋外一站,阵阵轻风吹拂,也感觉到了凉意,季节更替中。

节假日也接近尾声,大家也陆陆续续重新投回日常工作的环境中去了。

时间推演着,身在其中的人儿,步子跟着挪,长期的环境切换到短暂的假期活动环境中,应着个人的安排,大家都在各自的圈子里转着,转过了活动范围,转走了时间,又转回日常的轨道上来。

然后,该收收心了,休息完后,又该好好规划整理下,一切都还在继续着。

不管有交集还是无交集,还是交集范围在逐渐缩减或扩大,变化一直在持续着,就像时间一直在流着。每一秒,每个事物都不一样,每一刻的心情都不同。

炽热的或平淡的,延续了那么久一直不曾融合的却未断的,一直断断续续的却又未曾有能够连接到一块的迹象的,这到底是该断还是不断,犹而未决,只能那么悬着,让时间替你了断。

当你忘记了,那事也便不再是个事了,那人可能也只能仅存一丝念想了吧。这算逃避还是坦然?进一步不知可否,退一步又无从重拾,就那么原地站着,实则是在退步了。

不要想着有朝一日可以重拾那些放下的,或者不曾好好经营的,尤其是感情等,酒越酿越浓,情越历越深,放着放着的,也便淡了,也便断了。

什么都一样,不付出,妄想收获,天方夜谭。你怎么对人、对事,自然回以相同的反响。置之不理或蜻蜓点水般待之,怎能怪被待以忽视与冷淡?

“何事秋风悲画扇”,秋近,风凉,但求不悲,唯需脚踏实地,不留遗憾。

SubiU
2020.10.06

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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