张孝祥老师的话..

对每个程序员来说,没有学不会的技术,只是没有那么多的时间与精力!


如果能用最少的时间学透自己想要的技术,是程序员感到最幸福的事情!


程序员要学的知识细节实在太多,程序员要把一个知识完全搞明白所走的弯路太多,


一个程序员积累的知识量等到可以从容面对工作时,又发现自己的体力已经被前些年的学习和摸索掏空和


耗尽了!每个程序员都在经历这样的轮回,程序员网校在想:
“能否让程序员的职业生涯更长些?程序员的工作变得轻松些?



如果要想让程序员的工作变得简单些,首先就应该让技术学习变得轻松!


如果一个人把自己通过一年精心梳理出来的某个经验一针见血地用一个小时交给了其他的千万人,其他人岂不节省了


很多很多的宝贵时间吗?如果有很多有经验的人士都来开放、交流、共享自己的经验,程序员的工作还会那么辛苦吗?


程序员网校必将精心制作每个技术点的文字与视频教程,尽可能一针见血地讲解清楚问题的本质和最大限度地节省学习者的学习时间,


让程序员把富余的时间投入到工作和生活中去,为提高


程序员的生活状况尽最大努力!
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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