11、二维有限差分时域(FDFD)的有限差分方程及导数矩阵

二维有限差分时域(FDFD)的有限差分方程及导数矩阵

1. 二维FDFD有限差分方程概述

在某些特定条件下,一些三维问题的数学处理可以简化为二维问题。这些条件包括:
1. 器件沿z方向均匀;
2. 波的传播限制在xy平面;
3. 材料是各向同性或对角各向异性的。

当满足这些条件时,所有关于z的导数为零,相关方程(4.31) - (4.36)可简化为以下方程:
- $\frac{E_{z_{i,j + 1}} - E_{z_{i,j}}}{\Delta y} = k_0m_{xx_{i,j}}\hat{H} {x {i,j}}$ (4.49)
- $-\frac{E_{z_{i + 1,j}} - E_{z_{i,j}}}{\Delta x} = k_0m_{yy_{i,j}}\hat{H} {y {i,j}}$ (4.50)
- $\frac{E_{y_{i + 1,j}} - E_{y_{i,j}}}{\Delta x} - \frac{E_{x_{i,j + 1}} - E_{x_{i,j}}}{\Delta y} = k_0m_{zz_{i,j}}\hat{H} {z {i,j}}$ (4.51)
- $\frac{\hat{H} {z {i,j}} - \hat{H} {z {i,j - 1}}}{\Delta y} = k_0e_{xx_{i,j}}E_{x_{i,j}}$ (4.52)
- $-\frac{\hat{H} {z {i,j}} - \hat{H} {z <

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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