棋牌网站哪里做,seo名词解释,成都网站建设开发价,艺术馆展厅设计回归预测 | MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 #xff08;多指标#xff0c;多图#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 #xff08;多指标#xff0c;多图#…回归预测 | MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 多指标多图效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.回归预测 | MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 多指标多图多指标多图。出图包括迭代曲线图、预测效果图等等。 2.matlab 版本要求2020b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)优化参数为DHKELM的各种核参数、 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白[火] 4.附赠示例数据直接运行main文件一键出图[灯泡]评价指标包括:R2、MAE、MSE、MAPE、RMSE等图很多。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现GWO-DHKELM基于灰狼算法优化深度混合核极限学习机的数据回归预测 多指标多图。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行%% 导入数据 res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集 temp randperm(103);P_train res(temp(1: 80), 1: 7); T_train res(temp(1: 80), 8); M size(P_train, 2);P_test res(temp(81: end), 1: 7); T_test res(temp(81: end), 8); 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);%% 数据反归一化 T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output); T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差 error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算 % 决定系数 R2 R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)]) disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ; mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)]) disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ; mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)]) disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718