今晩、テレビドラマ<情定愛情海>を見ながら、自習してる。

博客提及以网络为桥梁,目标是搭建与中国的连接。着重介绍了上海作为中国经济文化中心发展迅速,其中浦东地区作为中国最新的经济开发区,正受到世界各国的关注。

ネットワークを駆使して、中国と架ける橋を目指す。

駆使(くし)   ②   [名·他サ]  运用自如。   
目指す(めざす) ②   [他五]  以...为目标△大学を~/ 把大学作为目标。

中国経済·文化の中心として目覚しいスピード発展を遂げている上海。その中でも浦東地区は、中国で一番新しい経済開発地区として世界各国から注目を浴びています。

目覚しい(めざましい) ④[形]  惊人△~成長/ 惊人的成长。
遂げる(とげる)     ②[他下一]  达到,完成,实现△目的を~/ 达到目的。
                                                                 取得(某种结果)△最期(さいご)を~/ 死去。
                                                                                                 △進歩を~/ 取得进步。
注目(ちゅうもく)   (0) [名·自他サ]  注目,注视△~を浴びる/ 受到注目。

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spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指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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