懒人日记20

大学室友重聚
  自己最近已经被各种相关的不相关的单位折磨得底掉,不管是我的还是不是我的工作一股脑的都找到我头上,总之,最近很忙。忙不是不写懒人日记的原因,因为忙所以平时就没有懒惰的事情发生这才是不写的主要原因,因为没什么好写的,难道懒人日记写每天辛勤工作?
  这两天大学寝室老二从加拿大回来,众位兄弟便商量着聚一下,毕竟很多人都已经十二年没见了。经过了一番波折,我也终于能够如期参加聚会。八个人中大部分人都变化不大,老大几乎是一点都没变。老二还是那样健康,不过感觉更黑了,据说每周都踢球,还经常出去滑雪、野营,老外的生活就是丰富多彩啊。老三略胖了一点,也有了小肚子。老四自称胖了二十斤,不过看起来还是不胖,大概当年太瘦了。老五胖了不少,也有肚子了。老六还是一如既往的精神、瘦。老八一点没变。我从毕业到现在胖了三十多斤,嗯,被老八嘲笑了。不过大家一致的感觉是这些年几乎都没怎么变样,即便胖了的人也都还不算离谱,而且除了老二发型稍有变化外其他人连发型都没变。
  经过我的分析,不胖的人要么就是如老二这般成天运动折腾的人,要么就是老大老八这种每天应酬比较多的人,因此我的胖绝对是有道理的,正确的,符合客观规律的。不过被老八嘲笑了还是略有不爽,哼哼,决定开始锻炼。至于什么时候开始锻炼,2012据说人类都要完蛋,所以现在锻炼得再强壮也没用,因此,还是等2012过去之后,看看自己是不是还活着再说。而且锻炼的内容得好好研究一下,要适合我才行,不能太剧烈了,要循序渐进,科学安排,如果2012年人类没事,那么在2013年争取在十个月内研究出一个合理可行、效果明显的锻炼方案来。至于方案的评审、实施细节等,待评审通过之后再进行详细设计。
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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