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怎样创建一个网站平台,建设用地规划查询网站,wordpress 迁移 404,wordpress采集单篇文章INFO-RBF回归#xff0c;基于向量加权平均算法(INFO)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测 注释清晰 matlab 版本要求2019b及以上版本 程序已调试好可以直接运行(数据直接在Excel中替换)向量加权平均算法(INFO)为2023年新出的算法#xff0c;目前使用的人非常少#xff0…INFO-RBF回归基于向量加权平均算法(INFO)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测 注释清晰 matlab 版本要求2019b及以上版本 程序已调试好可以直接运行(数据直接在Excel中替换) 向量加权平均算法(INFO)为2023年新出的算法目前使用的人非常少中文这边几乎没有发文量。 很适合作为创新使用 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图非常丰富 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白最近接触到一个超有意思的东西——基于向量加权平均算法INFO优化径向基神经网络RBF的数据回归预测也就是 INFO - RBF 回归感觉它对很多搞数据预测的小伙伴尤其是新手小白简直是个宝藏。今天就来跟大家唠唠。一、INFO 算法的独特魅力向量加权平均算法INFO可是 2023 年新出的算法哦目前在中文领域发文量极少使用的人也不多这意味着啥满满的创新潜力呀要是你正在为项目找创新点INFO 绝对值得一试。二、运行环境这里要注意啦运行咱们这个程序MATLAB 版本得在 2019b 及以上。为啥有这个要求呢新版本的 MATLAB 会有更多优化和新特性能更好地支持程序运行要是版本太低说不定会出现各种兼容性问题。三、评价指标与丰富图表咱们这个预测模型的评价指标很全面像 R2、MAE、MSE、RMSE 等都涵盖了。通过这些指标可以从不同角度衡量模型预测的准确性和可靠性。而且哦程序运行后会生成超级丰富的图从数据分布到预测结果展示一目了然方便大家分析数据和模型性能。四、高质量代码解析下面咱就来看点代码感受一下它的清晰注释和精妙之处以下代码为简化示意仅展示关键部分逻辑。% 加载数据 data readtable(your_data.xlsx); % 直接读取 Excel 数据方便替换 input_data table2array(data(:, 1:end - 1)); % 提取输入特征数据 target_data table2array(data(:, end)); % 提取目标数据 % 划分训练集和测试集 cv cvpartition(target_data, HoldOut, 0.3); % 留出 30%数据作为测试集 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); % 创建并训练 INFO - RBF 网络 net newrbe(train_input, train_target, 0.1); % 创建 RBF 网络0.1 为扩展常数可调整 % 这里 INFO 算法就体现在对 RBF 网络训练过程的优化上 % 它通过向量加权平均的方式调整网络参数 % 使得网络在学习过程中能更好地捕捉数据特征不过具体实现代码较多暂不展开 % 预测 predicted_target sim(net, test_input); % 对测试集进行预测 % 计算评价指标 r2 1 - sum((test_target - predicted_target).^2) / sum((test_target - mean(test_target)).^2); % 计算 R2 mae mean(abs(test_target - predicted_target)); % 计算 MAE mse mean((test_target - predicted_target).^2); % 计算 MSE rmse sqrt(mse); % 计算 RMSE上面这段代码从数据读取、划分数据集到模型创建、训练、预测以及评价指标计算每一步都有清晰注释。新手小白只要稍微懂点 MATLAB 基础都能轻松上手。五、新手友好的测试数据集这个程序已经调试好啦大家直接运行源程序然后在 Excel 里替换自己的数据就行简直不要太方便。对于新手小白来说不用再费心思去处理复杂的数据预处理和环境搭建问题专注于理解模型和算法本身就好。INFO - RBF 回归无论是创新点还是对新手的友好程度都非常值得尝试。大家赶紧动手实践起来吧说不定能在你的项目中大放异彩呢。