体会内存的释放

内存泄漏实例分析
     经常看到内存释放的重要性,因此平时编程也就处处留心,有时也检查出以前的程序有点漏掉的地方,补上时总在想,这咋没引起问题呢。今天总算体会到了,由于工作中有一个地方平时的数据没有保存,现在得用,所以写个工具,一运行,吓了一跳,内存使用不断的往上窜,仔细一分析程序,自已写的代码没啥问题啊,只好一个函数一个的去检查,最后看到一个项目中一个公用的函数有一个对象没有释放,由于平时调用可能也就几十次而已,所以不会引起啥问题,而这次我用了一万多次。。。。。终于体会到了内存释放的重要性了。呵呵,想想我们平时的程序如果不停用跑他个个把星期,甚至更久肯定会出问题。朋友,对于垃圾,就丢掉吧! 
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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