本文中将针对树模型的参数进行优化 数据预处理 前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码 得到数据 # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv') # 独热编码处理数据 features = pd.get_dummies(features) # 标签和特征划分 labels = features['actual'] featur

近年来，状态转移算法 (STA) 已成为一种用于全局优化的新型元启发式方法。 在以前的版本中，连续 STA 中的变换算子的参数保持恒定或周期性地减少。 在这个改进版本中，考虑了STA的最优参数选择。

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matlab svr代码支持向量机已成为解决各个领域分类和回归问题的重要学习技术。 然而，惩罚参数和内核参数的选择不当会显着降低 SVR 的性能。 自然地，没有启发式算法中低效的搜索策略和较长的搜索时间，元启发式已被引入作为与问题无关的技术，以在广泛的问题中获得可接受的最优值。 因此本程序旨在为SVM参数选择提供元启发式的仿真代码。 如何使用 基本的 GS-SVR 和 GA-SVR 演示可以在matlab-implement文件夹中找到。 [bestCVmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TrainL,Train,-8,8,-8,8,5,0.4,0.4) cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -s 3 -p 0.01']; 许多元启发式代码可以在 或 中找到。更多基于元启发式的算法可以通过ABC_SVM来ABC_SVM 。 待续。 调查报告 李赛、方华景和刘晓勇。 《基于正余弦算法的支持向量回归参数优化》。 具有应用程序的专家系统（2017 年）。 (SCI，影响因子：3.928，doi

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pH中和课程设计，pH中和过程的pid控制，及变增益pid控制器设计 PH值控制系统设计——重庆大学06级自动化六班范兴容同学过程控制课程设计报告 其中,FA(1)—入流酸的流量,单位升分钟,认为是常数 F()—入流碱的流量,即掉制量,单位:升分钟; 入流酸的浓度,单位:当量浓度(N),认为是常数 X—入流碱的浓度,单位:当量浓度N,认为是常数 出流酸的总浓度,单位:当量浓度(N) 出流碱的总浓度,单位:当量浓度(N);

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DC-DC升压和降压电路电感参数选择详解pdf,在开关电源的设计中电感的设计为工程师带来的许多的挑战。工程师不仅要选择电感值，还要考虑电感可承受的电流，绕线电阻，机械尺寸等等。本文专注于解释：电感上的DC电流效应。这也会为选择合适的电感提供必要的信息。本文还包括对同步DC-DC及异步DC-DC概念的解释。