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海鸥优化算法#xff08;Seagull Optimization Algorithm, SOA#xff09;是一种受海鸥觅食和飞行行为启发的群体智能优化算法。SOA通过模拟海鸥在空中搜寻食物、聚集和分散的行为模式#xff0c;来探索和开发…目录 1.内容介绍 2部分代码 3.实验结果 4.内容获取
1内容介绍
海鸥优化算法Seagull Optimization Algorithm, SOA是一种受海鸥觅食和飞行行为启发的群体智能优化算法。SOA通过模拟海鸥在空中搜寻食物、聚集和分散的行为模式来探索和开发解空间寻找最优解。该算法的特点是具有较强的探索能力和较快的收敛速度适合解决多模态和高维优化问题。不过SOA也存在一些潜在的缺点比如在某些情况下可能会出现早熟收敛即过早地停止在局部最优解附近。
回声状态网络Echo State Network, ESN作为一种轻量级的递归神经网络其核心思想是在一个固定的、随机生成的“储备池”中传递输入信号通过调整输出层的权重来完成训练。ESN的优点在于训练过程简单快捷能够有效地处理时间序列数据。然而ESN的性能高度依赖于几个关键超参数的设置如储备池的大小、输入权重的分布等不当的超参数选择可能导致模型过拟合或欠拟合。
利用SOA优化ESN的超参数可以充分发挥SOA的全局搜索能力帮助ESN找到最佳的超参数配置进而提升模型的预测准确性和稳定性。这种结合方式不仅增强了ESN在时间序列预测、模式识别等领域的应用效果也为SOA在解决实际工程问题中提供了更多的可能性如电力负荷预测、金融市场分析等。通过这种方式SOA与ESN的结合展现了群体智能算法与机器学习技术融合的广阔前景。
2部分代码
%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 tic load bwand %% 导入数据
xbwand; [r,s] size(x); outputx(:,s); inputx(:,1:s-1); %nox %% 划分训练集和测试集 M size(P_train, 2); N size(P_test, 2);
%% 数据归一化 [p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1); p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1); t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output); %% 获取最优参数
hidden WBest_pos(1); % 储备池规模 lr WBest_pos(2); % 学习率更新速度 reg WBest_pos(3); % 正则化系数
%% 训练模型 net esn_train(p_train, t_train, hidden, lr, Init, reg);
%% 预测 t_sim1 esn_sim(net, p_train); t_sim2 esn_sim(net, p_test );
%% 数据反归一化 T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output); T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);
%% 均方根误差 error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);
%% 绘图 %% 测试集结果 figure; plotregression(T_test,T_sim2,[回归图]); figure; ploterrhist(T_test-T_sim2,[误差直方图]); %% 预测集绘图 figure plot(1:N,T_test,r-*,1:N,T_sim2,b-,LineWidth,0.5) legend(真实值,SOA-ESN预测值) xlabel(预测样本) ylabel(预测结果) string{测试集预测结果对比;[(R^2 num2str(R2) RMSE num2str(error2) MSE num2str(mse2) RPD num2str(RPD2) )]}; title(string)
%% 测试集误差图 figure ERROR3T_test-T_sim2 plot(T_test-T_sim2,b-*,LineWidth,0.5) xlabel(测试集样本编号) ylabel(预测误差) title(测试集预测误差) grid on; legend(SOA-ESN预测输出误差)
3实验结果 4内容获取
主页简介欢迎自取点点关注非常感谢 Matlab实现SOA-ESN海鸥优化算法优化回声状态网络模型源码介绍 MATLAB完整源码和数据MATLAB完整源码数据excel数据可替换 1.多种变量输入单个变量输出 2.MatlabR2018b及以上版本一键运行 3.具有良好的编程习惯程序均包含简要注释。
