NGO-ESN基于北方苍鹰算法优化回声状态网络的多变量回归预测 可直接运行 注释清晰~Matlab

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内容介绍

在当今信息时代，数据的价值变得愈发重要。人们对于数据的收集、分析和预测的需求也越来越迫切。特别是在经济、金融和科学领域，准确的预测模型可以为决策者提供宝贵的参考，帮助他们做出明智的决策。然而，由于数据的复杂性和多变性，构建一个准确可靠的预测模型并非易事。

为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的预测算法和模型。其中，回声状态网络（Echo State Network，简称ESN）作为一种基于循环神经网络的预测模型，因其出色的性能和简单的实现而备受关注。然而，ESN模型在处理多变量回归预测问题时存在一定的限制。

为了改进ESN模型在多变量回归预测中的性能，一种名为北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization，简称NGO）的优化算法被引入。NGO算法是一种基于自然界中北方苍鹰觅食行为的启发式优化算法，其具有全局搜索能力和高效性的优点。通过将NGO算法与ESN模型相结合，可以得到一个更加准确和可靠的多变量回归预测模型。

在NGO-ESN模型中，首先利用NGO算法对ESN网络的权重和阈值进行优化，以提高模型的拟合能力。NGO算法通过模拟北方苍鹰的觅食行为，实现了对搜索空间的全局搜索，并通过适应度函数的评估来选择最优解。然后，将优化后的权重和阈值应用于ESN模型中，得到一个更加准确和稳定的预测模型。

与传统的ESN模型相比，NGO-ESN模型在多变量回归预测中具有明显的优势。首先，NGO-ESN模型通过NGO算法的优化，可以更好地拟合和预测多变量之间的复杂关系。其次，NGO-ESN模型具有更高的预测准确率和稳定性，可以为决策者提供更可靠的决策依据。最后，NGO-ESN模型的实现相对简单，可以快速应用于各种领域的多变量回归预测问题中。

总之，NGO-ESN基于北方苍鹰算法优化回声状态网络的多变量回归预测模型是一种非常有潜力的预测方法。它的引入不仅提高了ESN模型在多变量回归预测中的性能，还为决策者提供了更准确和可靠的预测结果。随着数据科学和人工智能的不断发展，NGO-ESN模型有望在各个领域发挥重要作用，为我们的社会和经济发展做出更大的贡献。

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​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集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);​%%  数据归一化[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 );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 付琳娟,翟正军,郭阳明.基于回声状态网络的多变量预测模型的研究[J].计算机测量与控制, 2009(7):4.DOI:CNKI:SUN:JZCK.0.2009-07-040.

[2] 张亚楠,赵丽娜.基于改进粒子群算法优化回声状态网络的时间序列预测[J].计算机科学与应用, 2021, 11(8):10.DOI:10.12677/CSA.2021.118212.

[3] 宋绍剑,王尧,林小峰,等.基于蚁群算法优化回声状态网络的研究[J].计算机工程与科学, 2017, 39(12):7.DOI:CNKI:SUN:JSJK.0.2017-12-023.

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