预告和声明一下

本文分享了工作中遇到的性能及内存优化案例,包括使用多种工具定位问题、解决问题的方法及自制测试脚本等内容,旨在帮助读者更好地理解并解决实际工作中可能遇到的技术难题。
我将在最近一段时间写一些工作中遇到的性能优化、内存优化中使用的各种工具、遇到的问题和解决办法,以及自己写的脚本测试工具等,其中大部分的参考资料都未见有中文资料。
我将关注与问题的定位、分析、解决,并且有时间的话我会翻译一些关键的文档(懒得话我就直接给英文链接了),希望能对近一段时间的工作做个总结。


特别声明:博客中所有代码、资源、脚本等等都是本人利用业余时间,从互联网中下载或自己制作编写,不曾用过任何工作中的代码、资源,所有问题我都会尽量用其他common的场景进行复现和研究,希望能做到独立、客观
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,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[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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