18、RxSwift 开发中的数据处理、信号特性与错误处理

RxSwift 开发中的数据处理、信号特性与错误处理

1. 地图天气数据获取与搜索结果更新

在开发中,我们可以使用 mapInput 创建一个 mapSearch 可观察对象来获取地图天气数据。示例代码如下:

let mapSearch = mapInput.flatMap { coordinate in 
  return ApiController.shared.currentWeather(at: coordinate) 
    .catchErrorJustReturn(.dummy) 
}

创建好 mapSearch 后,我们需要更新搜索结果可观察对象和运行状态可观察对象。
- 更新搜索结果可观察对象

let search = Observable 
  .merge(geoSearch, textSearch, mapSearch)

这里只是在原有的合并操作中添加了 mapSearch
- 更新运行状态可观察对象

let running = Observable.merge( 
  searchInput.map { _ in true }, 
  geoInput.ma
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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