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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

隨著人工智能和機器學習技術的不斷發(fā)展，時間序列預測在金融、氣象、交通等領域中扮演著越來越重要的角色。為了提高時間序列預測的準確性和效率，研究人員不斷探索新的方法和算法。本文將介紹基于獵食者算法優(yōu)化極限學習機（HPO-ELM）的時間序列預測算法研究。

首先，讓我們先了解一下極限學習機（ELM）算法。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其隨機初始化輸入層到隱層的連接權重和偏置，然后通過最小化輸出層權重的范數(shù)來得到輸出層的權重。ELM算法具有快速訓練速度和較好的泛化能力，因此在時間序列預測中得到了廣泛應用。

然而，傳統(tǒng)的ELM算法在參數(shù)選擇和模型優(yōu)化方面仍然存在一些問題。為了解決這些問題，研究人員提出了基于獵食者算法的優(yōu)化方法，用于優(yōu)化ELM算法的參數(shù)。獵食者算法是一種模擬自然界中獵食者和獵物之間相互作用的優(yōu)化算法，通過模擬獵食者捕食獵物的過程來尋找最優(yōu)解。將獵食者算法應用于ELM算法中，可以有效地提高模型的預測準確性和泛化能力。

在本研究中，研究人員將獵食者算法應用于優(yōu)化極限學習機，提出了HPO-ELM算法。HPO-ELM算法在參數(shù)選擇和模型優(yōu)化方面具有顯著的優(yōu)勢，能夠更好地適應不同的時間序列預測問題。研究人員通過對多個時間序列數(shù)據(jù)集進行實驗，驗證了HPO-ELM算法在時間序列預測中的有效性和優(yōu)越性。

總之，基于獵食者算法優(yōu)化極限學習機（HPO-ELM）的時間序列預測算法研究為時間序列預測領域的發(fā)展提供了新的思路和方法。HPO-ELM算法在提高預測準確性和泛化能力方面具有顯著的優(yōu)勢，有望在金融、氣象、交通等領域中得到廣泛應用。未來，我們可以進一步探索HPO-ELM算法在其他領域的應用，并不斷優(yōu)化算法，提高其性能和穩(wěn)定性。相信隨著人工智能和機器學習技術的不斷發(fā)展，基于獵食者算法優(yōu)化極限學習機的時間序列預測算法將會有更廣闊的發(fā)展空間。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集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 );

?? 運行結果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 許建偉,崔東文.戰(zhàn)爭策略算法與變色龍算法優(yōu)化極限學習機的輸沙量時間序列預測[J].水力發(fā)電, 2022, 48(11):7.

[2] 劉濤,徐成良,陳煥新.基于改進天牛須算法-優(yōu)化極限學習機的地源熱泵能耗預測研究[J].制冷技術, 2019, 39(3):6.DOI:CNKI:SUN:ZLJS.0.2019-03-002.

[3] 劉萌萌.基于信息融合的改進極限學習機預測算法研究[D].遼寧大學,2015.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合