多输入多输出

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多输入多输出 | Matlab实现WOA-RBF鲸鱼算法优化径向基神经网络多输入多输出预测

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• • 多输入多输出 | Matlab实现WOA-RBF鲸鱼算法优化径向基神经网络多输入多输出预测
  • • 预测效果
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 往期精彩
    • 参考资料

预测效果

基本介绍

Matlab实现WOA-RBF鲸鱼算法优化径向基神经网络多输入多输出预测（优化扩散值）
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.2.MainWOARBFNM.m为主程序文件。
3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式：私信博主回复MATLAB实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多输入多输出。

% The Whale Optimization Algorithm
function [Best_Cost,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize position vector and score for the leader
Best_pos=zeros(1,dim);
Best_Cost=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(pop,dim,ub,lb);curve=zeros(1,Max_iter);t=0;% Loop counter% Main loop
while t<Max_iterfor i=1:size(Positions,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentfitness=fobj(Positions(i,:));% Update the leaderif fitness<Best_Cost % Change this to > for maximization problemBest_Cost=fitness; % Update alphaBest_pos=Positions(i,:);endend

往期精彩

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参考资料

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