77:88火箭输了(阿尔德里奇=罗伊)

第四节火箭领先的时候,以为周五不用看球了,没想到开拓者的小伙子们一波攻击,反超了比分,于是乎火箭输了。

 

在关键时刻,就看谁硬朗,在赢怕输面前,火箭软了,开拓者在坑里一个暴跳,越到空中,对软了的火箭当头一击88:77,很对称的比分,11分,正如我所预料的,差距会在十分左右。

 

但是我没有料到的是麦克米兰还耍出了阿尔德里奇这道奇兵,而不是罗伊,可以说麦帅赢了阿德曼一着。阿德和罗伊合砍了50分,是姚明+阿泰+小布+巴帝+酷兹拉的总和,而且!开拓者还有一个布雷克!

 

冒出了双头蛇之后的开拓者就难打了,如果火箭不能有效解决姚明的火力问题,下一场主场就很难说,只能靠天吃饭。

 

输球有个好处是周五还能舒舒服服的看一场球,不过现在气势不在火箭这块,所以下一场会很揪心,火箭输球的概率比较大,因为从算数角度上说,火箭主场该输球了,所以下一场球绝非5-5波这么简单。

 

希望火箭在主场能够继续挺住!

 

 

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:对入特征进行回归预测,适用于连续值出问题。 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将入和出归一化到[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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