支持你编程的最大动力是什么?

许多编程工作者周末也忙于工作,因任务紧迫而无法休息。他们日复一日地编码,背后有着重要的信念支撑,那么是什么成为了他们最大的动力呢?

在编程岗位上

 

貌似很多小伙伴都无暇享受周末,

 

因为工作任务真的很紧迫,

 

一刻也不忍心耽搁,

 

这样才能在岗位上站稳脚跟

 

拥有强大的竞争力。

 

日复一日地编码

 

一定有一个重要的信念在支撑着你

 

那最大的动力是什么呢?

 

 

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、误差指标柱状等。 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。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状。 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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