37、数学问题与二重积分的深入解析

二重积分与函数最值解析

数学问题与二重积分的深入解析

1. 矩形分割与函数最值问题

1.1 矩形面积函数的最值求解

考虑一个大矩形被分割为四个小矩形,其面积分别为 (D_1 = xy),(D_2 = (L - x)y),(D_3 = (L - x)(W - y)),(D_4 = x(W - y))。定义函数 (f(x,y)=D_1^2 + D_2^2 + D_3^2 + D_4^2),经化简可得 (f(x,y)=[x^2+(L - x)^2][y^2+(W - y)^2])。
- 求偏导数找临界点
- 对 (x) 求偏导数 (f_x(x,y)=[2x - 2(L - x)][y^2+(W - y)^2]=0),解得 (x = \frac{1}{2}L)。
- 对 (y) 求偏导数 (f_y(x,y)=[x^2+(L - x)^2][2y - 2(W - y)]=0),解得 (y = \frac{1}{2}W)。
- 再求二阶偏导数 (f_{xx}=4[y^2+(W - y)^2]),(f_{yy}=4[x^2+(L - x)^2]),(f_{xy}=(4x - 2L)(4y - 2W)),计算判别式 (G = 16[y^2+(W - y)^2][x^2+(L - x)^2]-(4x - 2L)^2(4y - 2W)^2)。当 (x = \frac{1}{2}L) 且 (y = \frac{1}{2}W) 时,(G>0) 且 (f_{xx}=2W^2>0),所以函数 (f) 在 ((\frac{1}{2}L,\frac{1}{2}W)) 处取得最小值,最小值为 (f(\frac{1}{2}L,\frac{1}{2}W)=\fra

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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