中山網(wǎng)站搜索排名,軟件定制開發(fā)招標,網(wǎng)站漂浮二維碼,網(wǎng)站 視覺上INFO-RBF回歸#xff0c;基于向量加權平均算法(INFO)優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBF)的數(shù)據(jù)回歸預測 注釋清晰 matlab 版本要求2019b及以上版本 程序已調試好可以直接運行(數(shù)據(jù)直接在Excel中替換)向量加權平均算法(INFO)為2023年新出的算法#xff0c;目前使用的人非常少#xff0…INFO-RBF回歸基于向量加權平均算法(INFO)優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBF)的數(shù)據(jù)回歸預測 注釋清晰 matlab 版本要求2019b及以上版本 程序已調試好可以直接運行(數(shù)據(jù)直接在Excel中替換) 向量加權平均算法(INFO)為2023年新出的算法目前使用的人非常少中文這邊幾乎沒有發(fā)文量。 很適合作為創(chuàng)新使用 1、運行環(huán)境要求MATLAB版本為2019b及其以上 2、評價指標包括:R2、MAE、MSE、RMSE等圖非常豐富 3、代碼中文注釋清晰質量極高 4、測試數(shù)據(jù)集可以直接運行源程序。 替換你的數(shù)據(jù)即可用 適合新手小白最近接觸到一個超有意思的東西——基于向量加權平均算法INFO優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡RBF的數(shù)據(jù)回歸預測也就是 INFO - RBF 回歸感覺它對很多搞數(shù)據(jù)預測的小伙伴尤其是新手小白簡直是個寶藏。今天就來跟大家嘮嘮。一、INFO 算法的獨特魅力向量加權平均算法INFO可是 2023 年新出的算法哦目前在中文領域發(fā)文量極少使用的人也不多這意味著啥滿滿的創(chuàng)新潛力呀要是你正在為項目找創(chuàng)新點INFO 絕對值得一試。二、運行環(huán)境這里要注意啦運行咱們這個程序MATLAB 版本得在 2019b 及以上。為啥有這個要求呢新版本的 MATLAB 會有更多優(yōu)化和新特性能更好地支持程序運行要是版本太低說不定會出現(xiàn)各種兼容性問題。三、評價指標與豐富圖表咱們這個預測模型的評價指標很全面像 R2、MAE、MSE、RMSE 等都涵蓋了。通過這些指標可以從不同角度衡量模型預測的準確性和可靠性。而且哦程序運行后會生成超級豐富的圖從數(shù)據(jù)分布到預測結果展示一目了然方便大家分析數(shù)據(jù)和模型性能。四、高質量代碼解析下面咱就來看點代碼感受一下它的清晰注釋和精妙之處以下代碼為簡化示意僅展示關鍵部分邏輯。% 加載數(shù)據(jù) data readtable(your_data.xlsx); % 直接讀取 Excel 數(shù)據(jù)方便替換 input_data table2array(data(:, 1:end - 1)); % 提取輸入特征數(shù)據(jù) target_data table2array(data(:, end)); % 提取目標數(shù)據(jù) % 劃分訓練集和測試集 cv cvpartition(target_data, HoldOut, 0.3); % 留出 30%數(shù)據(jù)作為測試集 train_idx cv.training; test_idx cv.test; train_input input_data(train_idx, :); train_target target_data(train_idx); test_input input_data(test_idx, :); test_target target_data(test_idx); % 創(chuàng)建并訓練 INFO - RBF 網(wǎng)絡 net newrbe(train_input, train_target, 0.1); % 創(chuàng)建 RBF 網(wǎng)絡0.1 為擴展常數(shù)可調整 % 這里 INFO 算法就體現(xiàn)在對 RBF 網(wǎng)絡訓練過程的優(yōu)化上 % 它通過向量加權平均的方式調整網(wǎng)絡參數(shù) % 使得網(wǎng)絡在學習過程中能更好地捕捉數(shù)據(jù)特征不過具體實現(xiàn)代碼較多暫不展開 % 預測 predicted_target sim(net, test_input); % 對測試集進行預測 % 計算評價指標 r2 1 - sum((test_target - predicted_target).^2) / sum((test_target - mean(test_target)).^2); % 計算 R2 mae mean(abs(test_target - predicted_target)); % 計算 MAE mse mean((test_target - predicted_target).^2); % 計算 MSE rmse sqrt(mse); % 計算 RMSE上面這段代碼從數(shù)據(jù)讀取、劃分數(shù)據(jù)集到模型創(chuàng)建、訓練、預測以及評價指標計算每一步都有清晰注釋。新手小白只要稍微懂點 MATLAB 基礎都能輕松上手。五、新手友好的測試數(shù)據(jù)集這個程序已經(jīng)調試好啦大家直接運行源程序然后在 Excel 里替換自己的數(shù)據(jù)就行簡直不要太方便。對于新手小白來說不用再費心思去處理復雜的數(shù)據(jù)預處理和環(huán)境搭建問題專注于理解模型和算法本身就好。INFO - RBF 回歸無論是創(chuàng)新點還是對新手的友好程度都非常值得嘗試。大家趕緊動手實踐起來吧說不定能在你的項目中大放異彩呢。