老婆,生日快乐!

老婆~

今天生日了呢

生日快乐~~

我啊 

当然是开心了 

超级开心呢

跟你说  

昨天晚上咱俩一块到零时的时候  

我那时候突然觉得我是如此的庆幸

怎么说 

别笑话我

我就想  在电脑另一端

那真的真的就是我老婆啊

出生二十年整的这一刻 我就陪着你一块度过  

我就觉得自己怎么这么幸运和幸福。

你啊

就是大大咧咧  觉得不就是个生日吗

以前也是啊 

跟妹妹一块吃个蛋糕就算是过生日了

但是 老婆 

这咱俩在一块可就不能这样想了

老婆一整年才过一次生日

作为老公的我一定要让老开开心心快快乐乐的过呢

别说无所谓啊

这个  在老公看起来  是大事。

老婆一年才过一次生日  

老婆不上心也就算了

我再不上心  那还能行吗

再说   老婆开心  我也开心 

你看 我觉得你今天开心啊 

我自己就不由自主也开心啊

 

咳咳,

老婆啊

在如此的人海里  

咱俩能遇见不容易

更别说在一起了

能跟你在一起是我这一生的幸运

老婆我爱你  我会好好珍惜你的。

 

展昭   加油!!

 

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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