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none;">

DBO-RBF多输出【23年新算法】基于蜣螂算法(DBO)优化径向基记忆神经网络(RBF)的多输出回归预测(多输入多输出)

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要

注：保证源程序运行，

实验室的空调突然罢工，我盯着屏幕上的预测误差曲线发愁。

突然想起上周在GitHub闲逛时发现的DBO-RBF算法——这玩意儿号称能用屎壳郎推粪球的智慧优化神经网络。

抱着死马当活马医的心态试了试，结果预测误差曲线居然比同事炒股的心电图还稳。

先看这段核心代码结构，RBF网络被封装得像个黑匣子：

%
初始化DBO参数
参数搜索空间

蜣螂算法在这里就像一群自带导航的清洁工，在参数空间里四处探索。

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3px;">rbf_fitness函数内部计算的是网络输出的均方误差，这群"智能屎壳郎"的任务就是找到让误差最小的参数组合。

数据预处理部分特别贴心：

%
自动识别数据格式
1);

这段代码最妙的是自动判断数据方向，新手再也不用纠结该转置多少次矩阵。

归一化处理直接调用MATLAB内置函数，连反归一化的参数

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3px;">ps都给你存好了。

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DBO-RBF多输出【23年新算法】基于蜣螂算法(DBO)优化径向基记忆神经网络(RBF)的多输出回归预测(多输入多输出)

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要

注：保证源程序运行，

训练结果可视化堪称豪华套餐：

%
绘制预测对比图
legend('真实值','预测值','Location','best');
误差分布直方图
xlabel('误差值');

运行后会蹦出七八个图形窗口，从预测曲线对比到误差分布应有尽有。

有个彩蛋是误差直方图用渐变色填充，鼠标悬浮还能显示具体数值——这细节处理比我见过的商业软件还讲究。

实测某工业数据集的表现：

R2得分:
0.9732
42.6秒（i7-11800H）

关键在适应度函数的设计，这段代码把多输出转换成单目标优化：

function
mse
reshape(weights(1:centers*input_dim),...
[centers,
end

这里把权重参数动态注入RBF网络，避免了每次都要重新构建网络的耗时操作。

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3px;">'all'参数是MATLAB

2018b的新特性，能一次性计算多维数组的均值。

最后要夸夸它的扩展性，上周试着预测某化工反应器的5个输出参数，直接把Excel表拖进

style="background:

3px;">data文件夹，改个文件名就运行成功。

这种开箱即用的体验，在学术代码里实属难得——毕竟被那些需要改20处参数的代码折磨过的人都知道，能直接跑通的程序就是好程序。