2021-02-09

最新推荐文章于 2024-06-25 18:03:54 发布

原创最新推荐文章于 2024-06-25 18:03:54 发布 · 106 阅读

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本文介绍如何在PyCharm的Terminal中运行Python代码和使用TensorFlow库，包括基本操作如导入库及如何正确退出环境。

部署运行你感兴趣的模型镜像

想法：

大家都不是什么都会的！

所以有不会的就自己百度！

此外：pycharm terminal python 直接输python代码，比如import tensorflow as tf。退出是用control加d。

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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

结果是这样的，没有根据id排：start_date end_date 0 2020-01-15 2020-04-27 1 2020-09-30 2020-10-10 2 2021-02-07 2021-02-22 3 2021-03-06 2021-03-24 4 2020-01-21 2020-03-03 .. ... ... 639 2021-03-09 2021-03-18 640 2021-03-24 2021-04-01 641 2020-01-12 2020-04-19 642 2021-02-09 2021-02-18 643 2020-01-18 2020-03-09

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