4、MATLAB入门与操作指南

MATLAB入门与操作指南

一、启动MATLAB及获取帮助

启动MATLAB后,点击“Read Getting Started”会弹出一个帮助对话框,其中包含MATLAB的额外信息,如系统要求,还能访问许多教程。

二、当前文件夹工具栏的使用

当前文件夹工具栏能让你更精确地浏览当前文件夹窗口。从左到右,各工具栏元素的功能如下:
| 工具栏元素 | 功能描述 |
| — | — |
| Back | 在文件历史列表中后退一项,MATLAB会保留你在硬盘上访问过的位置历史,可借此快速在不同位置间切换 |
| Forward | 在文件历史列表中前进一项 |
| Up One Level | 在目录层次结构中向上移动一级,例如,若当前位于\MATLAB\Chapter02文件夹,点击此按钮会进入\MATLAB文件夹 |
| Browse for Folder | 显示“Select a New Folder”对话框,可用于查看硬盘内容,高亮所需文件夹并点击“Select”,可将当前文件夹窗口位置更改为所选文件夹 |
| Address field | 包含当前文件夹信息,输入新值并按回车键可更改文件夹 |
| Search(地址字段右侧的放大镜图标) | 将地址字段变为搜索字段,输入搜索条件并按回车键,MATLAB会在当前文件夹窗口中显示搜索结果 |

三、查看当前文件夹窗口

当前文件夹窗口会显示地址字段中列出的当前文件夹。若当前文件夹没有要显示的文件或文件夹,则看不到内容,但可根据需要添加文件和文件夹来存储MATLAB数据。

首次启动MATL

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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