佛山网站设计建设,做设计及免费素材网站有哪些,静态化网站的缺点,温岭自适应网站建设分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络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.分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测 2.代码说明#xff1a;MATLAB实现DRN深度残差网络…分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络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.分类预测 | MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测 2.代码说明MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测。 程序平台要求于Matlab 2021版及以上版本。 程序设计
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%% 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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