【ESN回歸預(yù)測(cè)】基于麻雀算法優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)SSA-ESN實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)附matlab代碼
?作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，matlab項(xiàng)目合作可私信。
??個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室
??個(gè)人信條：格物致知。
更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??
智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)
?? 內(nèi)容介紹
在當(dāng)今信息時(shí)代，數(shù)據(jù)的重要性日益凸顯。各行各業(yè)都在努力尋找有效的方法來(lái)利用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)算法是其中一種常用的方法，它通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)算法往往存在著一些問(wèn)題，如模型復(fù)雜度高、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等。
為了解決這些問(wèn)題，研究人員提出了一種基于麻雀算法優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（SSA-ESN）的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)算法。這種算法結(jié)合了麻雀算法和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ESN）的優(yōu)點(diǎn)，能夠在保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)，降低模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練時(shí)間。
首先，讓我們來(lái)了解一下麻雀算法。麻雀算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，靈感來(lái)自于麻雀的覓食行為。麻雀算法通過(guò)模擬麻雀在覓食過(guò)程中的行為，來(lái)尋找最優(yōu)解。它具有全局搜索能力強(qiáng)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，適用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。
回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ESN）是一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。與傳統(tǒng)的RNN不同，ESN的隱藏層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重是隨機(jī)初始化的，并且在訓(xùn)練過(guò)程中不會(huì)更新。這種結(jié)構(gòu)使得ESN具有較快的訓(xùn)練速度和較好的泛化能力。
在基于麻雀算法優(yōu)化的SSA-ESN算法中，首先利用麻雀算法來(lái)優(yōu)化ESN的連接權(quán)重和輸入權(quán)重。通過(guò)迭代更新權(quán)重，算法能夠找到最優(yōu)的權(quán)重組合，從而提高模型的性能。然后，將優(yōu)化后的SSA-ESN應(yīng)用于數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題中。通過(guò)輸入歷史數(shù)據(jù)，模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。
為了驗(yàn)證基于麻雀算法優(yōu)化的SSA-ESN算法的有效性，研究人員進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)算法相比，基于麻雀算法優(yōu)化的SSA-ESN算法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和訓(xùn)練時(shí)間上都取得了顯著的改進(jìn)。這證明了該算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題中的潛力和優(yōu)勢(shì)。
總之，基于麻雀算法優(yōu)化的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)SSA-ESN算法是一種有效的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)方法。它通過(guò)結(jié)合麻雀算法和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，能夠在保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)，降低模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練時(shí)間。未來(lái)，我們可以進(jìn)一步研究和應(yīng)用這種算法，以解決更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)問(wèn)題。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 魏敏敏.機(jī)器學(xué)習(xí)在趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的研究及應(yīng)用[D].西安理工大學(xué)[2023-10-08].
[2] 王卓群.基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)話務(wù)量預(yù)測(cè)方法[D].哈爾濱工程大學(xué)[2023-10-08].DOI:10.7666/d.y2052272.
[3] 胡晴暉,宋金玲,黃達(dá),等.基于SSA-MIC-SMBO-ESN的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型[J].工業(yè)用水與廢水, 2023, 54(2):45-51.
[4] 林健.基于改進(jìn)小世界回聲狀態(tài)網(wǎng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)[J].渤海大學(xué), 2015.
