实时时钟(RTC)/日历芯片PCF8563的I2C读写驱动(6):上层应用软硬件I2C接口编写

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PCF8563数据手册(第 11 版——2015 年 10 月 26 日).pdf

1 上层软硬件I2C接口编写

前面我们已经完成了硬件I2C、软件I2C的读写接口,为了增强驱动的可移植性,这里为上层应用提供宏定义可切换的软硬件I2C接口。相关代码如下:

#define USE_SW_I2C 0

/**
 * @brief PCF8563通过I2C读取数据
 *
 * @param dev_addr 设备地址
 * @param data_addr 数据起始地址
 * @param data 数据指针
 * @param len 数据长度
 * @return int 0:成功 <0:失败
 */
int pcf85
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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