5、MATLAB基础操作与数学语法入门

MATLAB基础操作与数学语法入门

1. 错误处理与获取帮助

在与MATLAB交互的过程中,犯错是不可避免的。但不必担心,MATLAB不会因错误而崩溃,电脑也不会出问题。错误是学习过程的一部分,历史上许多伟人都犯过大量错误。了解如何从错误中恢复很重要,这样就无需害怕犯错,随时可以重新开始。

同时,知道在哪里获取额外的帮助也至关重要。当独自解决MATLAB问题一段时间后,若进展不顺,就需要知道从何处获得更多支持。

2. 将MATLAB用作计算器
2.1 在命令提示符处输入信息

命令提示符是在MATLAB中输入公式、命令或函数,执行任务的地方,通常显示为两个大于号(>>),不过学生版可能显示为EDU>>,试用版可能显示为Trial>>。

这里介绍一个有用的命令 clc ,在MATLAB命令提示符处输入 clc 并按Enter键,若命令窗口中有信息,MATLAB会将其清除。

需要注意的是,MATLAB区分大小写,例如 CLC Clc clc 是不同的。若输入错误命令,会看到错误信息,有时MATLAB会给出正确建议,若给出了正确命令,直接按Enter键即可清除命令窗口。查看命令历史窗口,错误命令旁会有红线,表明该命令或函数首次使用时出错,应避免在脚本中使用。

2.2 输入公式

输入公式很简单,直接输入即可。例如,输入 2 + 2 并按En

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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