咖啡与茶

咖啡喝久了忽然一段时间想喝茶了,于是一次跟女友逛超市正好经过便买了点与女友一人分了一半。于是这近两个月的时间就开始泡茶喝。刚看了一部电影叫:得闲饮茶影片很是无聊,故事中的一群人也因为无聊而闲的出去喝茶。这两个月为什么会想泡茶喝呢,其实还是闲的。早上表哥打电话说问我怎么总是想跳。上班都两年了心态还没放正。为什么不好好待一段时间,坚持下去肯定行……或许坚持的话我就会继续喝差了–早上炮去吃早餐了并且又开始喝咖啡了,而且吃的很饱,很长时间一直不吃早餐的因为觉得没做什么事。人生总是这样:忙的时候想找份清闲的工作那怕工资少点也无所谓。可是真的清闲了,到想找份充实点只想能多拿点钱……并不是要做多少事。要做多少贡献。我想现在重要的是过的有意义,能开心吧。不管在那工作。不管做什么职位吧,重要的是开心。做的开心,以一颗平静的心态……
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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