买现房,十二妙招

 第一招,不看白天看晚上。

买现房应充分了解入夜后房屋附近噪声、照明、安全等。


第二招,不看晴天看雨天。


再好的伪装也敌不过下雨,房屋漏水、渗水在几个雨天后将一览无余。


第三招,不看建材看格局。


不要被漂亮的建材所迷惑,房屋机能是否有效发挥,有赖于格局是否设计周全。


第四招,不看墙面看墙角。


注意仔细观察墙角是否平整、龟裂、有无渗水。


第五招,不看装潢看做工。

每个接角、窗沿、墙角、天花板等做工是否细致,尤其需要仔细观察,这些都是讨价还价的筹码。

第六招,不看窗帘看窗外。

一定要拉开窗帘看一下通风、采光、排气管等是否良好。


第七招,不看电梯看楼梯。

如果发生灾难,楼梯是惟一逃生之路。


第八招,不看电器看插座。

设计精心的房屋,才能充分享受现代化家电的便利性,小小的插座可不能忽略。


第九招,不看家具看空屋。

家具只是摆设,房屋才是主体,空屋最能体现真面目。


第十招,不问屋主问警卫。


任何房屋在屋主眼里都是最好的,而管理员或警卫却更了解房屋、环境和邻居的情况。


第十一招,不看地上看天上。

注意观察天花板和角落有无漏水。


第十二招,不看客厅看厨厕。

客厅是外观,而厨厕是内部器官,家中的水、电、煤系统都在这里,是最容易漏水、出问题的地方,所以更应逐一细致检查 
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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