像珍惜礼物那样珍惜今天

       花有重开日,人无再少年;及时当勉励,岁月不待人。20到35岁是最珍贵的时间段,不管如何,尽力去做,尽力去活,人生有无限可能,希望自己能在这段时间内拼搏出来未来能够自由的资本,希望能够好好呵护自己的容颜,希望能阅尽万卷书。

        如果不能在年轻的时候看遍世间风景,起码让自己有能看遍世间风景的能力。

        所以别焦虑,向前看吧。

        “你患得患失太在意从前,又太担心将来。有句话说得好,昨天是段历史,明天是个谜团,而今天是天赐的礼物,像珍惜礼物那样珍惜今天。”                    ——《功夫熊猫》

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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