网站建设技术保证怎么写,医院网站建设的资料,网站建设需要学那些,wordpress怎么登录界面回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化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IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测#xff08;多指标#xff0c;多图多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化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.MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测多指标多图。 2.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 3.附赠示例数据输入格式如图2所示直接运行main文件一键出图。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化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);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 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
