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火车头采集器网站被k,营销策划专业,wordpress主题在线汉化插件下载,云南大学做行测的网站这是一个基于粒子群优化算法#xff08;PSO#xff09;优化径向基函数#xff08;RBF#xff09;神经网络的回归预测模型代码。一、主要功能 模型构建#xff1a;使用RBF神经网络进行回归预测。参数优化#xff1a;利用粒子群优化算法#xff08;PSO#xff09;优化RBF…这是一个基于粒子群优化算法PSO优化径向基函数RBF神经网络的回归预测模型代码。一、主要功能模型构建使用RBF神经网络进行回归预测。参数优化利用粒子群优化算法PSO优化RBF网络的中心向量、宽度参数和权重参数。预测评估在训练集和测试集上进行预测并计算多种性能指标如RMSE、R²、MAE、MAPE等。可视化分析生成多张图表包括适应度曲线、回归图、误差分布图、预测对比图等便于模型性能分析。二、算法步骤数据准备导入数据集Excel格式。随机打乱数据划分训练集70%和测试集30%。对输入和输出数据进行归一化处理0-1范围。模型参数初始化设置PSO参数种群大小、迭代次数、边界等。定义RBF网络结构输入层、隐藏层、输出层节点数。优化训练使用PSO优化RBF网络的参数中心C、宽度delta、权重w最小化均方误差MSE。绘制适应度曲线展示优化过程。预测与评估使用优化后的RBF网络对训练集和测试集进行预测。反归一化预测结果。计算并展示多种性能指标RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、RPD等。可视化输出生成回归图、误差直方图、预测对比图、误差曲线图、相对误差图、线性拟合图等。输出综合评估表格和命令行报告。三、参数设定参数说明示例值pop鲸鱼种群规模800Maxgen最大迭代次数700hiddennumRBF隐藏层节点数5inputnum输入节点数自动计算根据数据集特征维度outdim输出节点数1lb,ub参数搜索下界和上界-5 ~ 5num_size训练集比例0.7四、运行环境编程语言MATLAB必需文件数据集.xlsx输入数据文件运行流程运行main.m即可自动执行所有步骤。五、应用场景该模型适用于回归预测任务例如时间序列预测如股票价格、电力负荷、风速预测等。工程建模如材料性能预测、能耗估计、工艺优化等。环境科学如气温、降水量、污染物浓度预测。农业领域如作物产量预测、土壤参数估计。医疗健康如疾病风险预测、生理指标分析。总结该代码实现了一个基于PSO优化的RBF神经网络回归模型具有较强的非线性拟合能力和全局优化能力适用于中小规模回归预测问题。代码结构清晰包含完整的数据预处理、模型训练、评估和可视化流程可直接用于实际预测任务或作为算法对比基准。完整代码私信回复PSO-RBF多变量回归预测 优化宽度中心值连接权值 多输入单输出Matlab代码