swirl 2: Workspace and Files

本文介绍了R语言中常用的文件操作函数,包括获取当前工作目录、列出工作空间中的对象、创建和复制文件等,并展示了如何使用这些函数进行实际操作。

getwd() getting working directory

ls() List all the objects in your local workspace using ls()

list.files() or dir()  List all the files in your working directory using list.files() or dir()

args() function on a function name is also a handy way to see what arguments a function can take.

dir.create() to create a directory

file.create() Create a file in your working directory called "mytest.R" using the file.create() function.

file.exists() Check to see if "mytest.R" exists in the working directory using the file.exists() function.

file.info() Access information about the file "mytest.R" by using file.info().

$ You can use the $ operator --- e.g., file.info("mytest.R")$mode --- to grab specific items.

file.rename() Change the name of the file "mytest.R" to "mytest2.R" by using file.rename().

file.copy() Make a copy of "mytest2.R" called "mytest3.R" using file.copy().

file.path() Provide the relative path to the file "mytest3.R" by using file.path().

> file.path("folder1","folder2")
[1] "folder1/folder2"

recursive

Take a look at the documentation for dir.create by entering ?dir.create . Notice the 'recursive'argument. In
| order to create nested directories, 'recursive' must be set to TRUE.

| Create a directory in the current working directory called "testdir2" and a subdirectory for it called "testdir3",
| all in one command by using dir.create() and file.path().

dir.create(file.path("testdir2","testdir3"),recursive = TRUE)

unlink() Delete the "testdir2" directory that you created by using unlink().

> unlink("testdir2", recursive = TRUE)

setwd(old.dir)

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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