周 末

    昨天和公司的党员一起去东方绿舟,想象得还是不错的,想至少可以尽情的玩一天。6点钟就爬起来,可知道这有多痛苦啊。

     去了发现它长得确实和共青森林公园差不多,或者说和世纪公园有几分相识,总之,给我的感觉,就是个大点的公园。没关系!出来玩主要是来个好心情。
     淘汰下来的飞机、坦克;
     模拟的航母;
     军训的中学生;
    大家本来打算去烧烤,结果在食堂吃了份15的套餐。
      迷宫;
      湖边拍照;
    大家再次提议去打靶,突然天空多了几片乌云,结果就被安排准备回家,去等车。

晕死!有组织,无目的。

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   今天本来想做点正事,学学英语or看看技术文章。吃饭后一时冲动,又和kevin大战起来,一不小心,就17点。又只能安慰自己周末是应该好好休息,调整心态。
  (狂鄙视自己一下)
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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