项目管理的胡思乱想

项目管理的艺术
最近参与了一些项目,虽然不大,但是毕竟不少人参与,还需要协调很多关系,慢慢有一些心得:领导者是舟,每个人都是河,能力不同,就好像流速不同,每个人 都需要引导,好的项目经理或者管理者,会修建合理的水利工程,引导大家,把大家的力量集中在需要的地方,或者发电或者灌溉,有利于项目。不称职的项目经 理,可能不能正确的集中大家的力量,导致不同的水系之间冲突产生矛盾,或者有的河流不能汇聚,乃至分流至其他方向,最后不能驾驭纷乱的力量,导致项目失 败,即水终不能载舟,看来项目管理中一个重要的成分就是“网聚人的力量”,其实,这段时间以来,逐渐发现,项目中的技术比重正在慢慢下降,因为大部分技术 难点都或多或少可以找到一些解决方案,复杂的项目其实是人为因素造成了复杂,反而是技术的复杂度退居其次。 
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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