感冒偶感

感冒日记:病中琐思

       唉,又感冒了,低烧37.5一直那样子的稳定,吃了不少的药了,没有一点好转,真是恼人啊!吃了N天的药,闻到药味都怕了,今天下午狠下心来,去医院打了不知啥玩意的三瓶吊针,一个人呆呆的坐在那儿,心中颇为的痛苦,想到高中了,那时也是独自一个人去的,知道自己不是小孩子了,但是还是人些不开心...

     感冒的日子真是万分的不爽,唉,想去想些开心的事情全身都是那样的酸软而无力,令我难以开心起来,有些饿,却一粒米也不想进,就是想睡,时间却是那样的短,一天都那样过的话,心里头过得也不开心,矛盾...

     偏巧,最近事情也一样也少不了,种种压力,都向我压过来了,好吧,今天就到这吧,等好了话,再来发言...

   

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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