高速公路建设网站,天津网站建设方案外包,合肥做网站公司,新竹网站分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优…分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测 可直接运行 Maltab语言完整源码和数据) 2.多输入分类预测利用猎食者优化算法HPO优化GRU的三个参数分别为学习率、隐藏层节点、正则化系数避免人工选取参数的盲目。程序包括迭代曲线图 混淆矩阵图 预测结果图 效果如图所示 代码质量极高 3.猎食者优化算法是2022年新出的优化算法通过模拟动物猎食的过程进行寻优具有收敛速度快、寻优能力强等优点适合作为创新 4.直接替换Excel数据即可用 适合新手小白 5.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测。
%% 参数设置
% 定义优化参数的个数在该场景中优化参数的个数dim为2 。
% 定义优化参数的上下限如c的范围是[0.01, 1] g的范围是[2^-5, 2^5]那么参数的下限lb[0.01, 2^-5]参数的上限ub[1, 2^5]。
%目标函数
fun getObjValue;
% 优化参数的个数 (c、g)
dim 2;
% 优化参数的取值下限
lb [10^-1, 1];
ub [10^2, 2^8];%% 参数设置
pop 6; %种群数量
maxgen100;%最大迭代次数
%% 优化(这里主要调用函数)
c Best_pos(1, 1);
g Best_pos(1, 2);
toc
% 用优化得到c,g训练和测试
cmd [-s 0 -t 2 , -c , num2str(c), -g , num2str(g), -q];
model libsvmtrain(T_train, P_train, cmd);
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