asp网站和php网站,企业宣传策划公司,深圳网站建设599元全包,9uu域名更新自动转跳分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测 2.代码说明#xff1a;量谷优化卷积神经网络的数据分类预测#xff1a;要求于Matlab …分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测 2.代码说明量谷优化卷积神经网络的数据分类预测要求于Matlab 2021版及以上版本。 特点 多行变量特征输入优化了学习率、卷积核大小及卷积核个数等方便增加维度优化其它参数。能量谷优化算法Energy valley optimizerEVO是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复 MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测获取。
%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
%% 个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] min(fitness);
zbest pop(bestindex, :); % 全局最佳
gbest pop; % 个体最佳
fitnessgbest fitness; % 个体最佳适应度值
BestFit fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优
for i 1 : maxgenfor j 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) V(j, :) c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) Vmax)) Vmax;V(j, (V(j, :) Vmin)) Vmin;% 种群更新pop(j, :) pop(j, :) 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) popmax)) popmax;pop(j, (pop(j, :) popmin)) popmin;% 自适应变异pos unidrnd(numsum);if rand 0.95pop(j, pos) rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) fitnessgbest(j)gbest(j, :) pop(j, :);fitnessgbest(j) fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) fitnesszbestzbest pop(j, :);fitnesszbest fitness(j);endendBestFit [BestFit, fitnesszbest];
end
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参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm1001.2014.3001.5501
