找到一个新家,我要带着遗憾的泪水搬家了。

由于优快云近期的政策调整,博主决定将个人博客从优快云迁移至CU Blog系统。新家地址为http://nirvana.cublog.cn/,未来所有更新将在新址进行。欢迎读者们移步新博客继续关注和支持。
优快云是我在计算机成长中的一个驿站。当年不顾优快云的访问速度慢,我还是将我的Blog建立在优快云上。
可是如今,优快云的Blog越来越让我失望了,直到最近发生了必须注册才能在Blog上留言的问题……

我实在没有选择了,如果不是他们做的那么绝,我也不会搬家。

只能说,我走了……要到一个新的地方去了。

轻轻的,我走了。正如我轻轻的来。挥一挥衣袖,不带走一片云彩。



我现在正将我的Blog上的内容移动到新的地方,而且日后的更新将只会在新Blog上更新。
发现CU的Blog系统比优快云的好N倍。

我的新家地址是

http://nirvana.cublog.cn/

现在已经把最近的几篇文章移动过去了,日后会陆续移动,并且也会有新的文章出炉。
感谢各位对我的支持,也希望各位能到我的新家来看我。谢谢。


北斗星君
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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