周记

作者回顾了一段忙碌的生活后重新投入学习的经历,认识到深入理解事物背后的复杂性及掌握新算法的重要性。大学时期选择技术路线被证实为明智之举,预示着未来将更加专注于学习,享受学生时代的学术乐趣。

     这段时间以来,好久没有静下心来学习了。接触到了各种各样的事情。现在感觉,还是静下心来学习新算法的时间比较令人怀念,当处理很多日常的事情的时候,有很多时候都是不能像我们自己想象的那么好。会遇到各种麻烦,需要我们去处理。但是,这也是一种能力的锻炼,毕竟都要进入社会,都是需要不断与各种各样的人打交道的。

    这段时间来,算是知道有些事情并不是表面的,还有很多东西在它的后面隐藏着。我们知道的都不是很多。还是感觉学习各种知识,各种算法适合我,当时大学开学,选择走学习技术的路线看来是正确的。

    以后,需要抓紧时间学习了,趁着还没毕业,多体验体验这种快乐的生活,估计上研究生和毕业工作可能和现在不一样了。

    

     

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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