【MATLAB】鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)时序预测算法

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1 基本定义

鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)是一种时序预测算法,它结合了鲸鱼算法和混合核极限学习机(HKELM)的优点。以下是该算法的基本原理:

  1. 「初始化」:在算法开始时,需要在可行解空间中初始化一群鲸鱼个体。每个鲸鱼个体代表一个潜在的最优解,位置表示鲸鱼的特征,适应度值由适应度函数计算得到。

  2. 「搜索」:每个鲸鱼按照一定的规则探索空间。这个过程模拟了鲸鱼包围、追捕和攻击猎物等过程。具体来说,每只鲸鱼会根据其当前位置和速度,按照一定的规则在解空间中移动,并更新其位置。

  3. 「评估」:每当鲸鱼移动时,都会计算当前的适应度值。适应度值由目标函数计算得到,表示鲸鱼的优劣。如果当前的适应度值优于之前的适应度值,则将当前适应度值设为最优解。

  4. 「更新」:当所有的鲸鱼都完成移动和评估后,算法会根据一定的规则更新所有鲸鱼的位置和速度。更新的规则是基于鲸鱼的适应度值和种群最优解的情况,确保算法向着更优的方向演化。

  5. 「迭代」:重复上述步骤,直到满足终止条件或者达到预设的最大迭代次数。在迭代过程中,鲸鱼的主要行为包括包围猎物、捕获猎物、搜索猎物等。通过这些行为,鲸鱼种群逐渐向最优解靠近。

通过以上步骤,鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)能够找到最优解,实现时序预测。该算法具有较高的效率和稳定性,能够应用于各种类型的优化问题。

在WOA-HKELM中,HKELM被用作预测模型,而鲸鱼算法被用于优化HKELM的参数。通过优化参数,WOA-HKELM能够提高预测精度和稳定性。

总的来说,WOA-HKELM 是一种非常实用的时序预测工具,尤其适合新手学习和研究人员进行时序预测的实验和比较。在实际应用中,通过调整参数和优化算法,WOA-HKELM 工具也能够满足不同场景和任务的需求。

以下是对鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)实现过程的描述:

  1. 「初始化」:在算法开始时,需要在可行解空间中初始化一群鲸鱼个体。每个鲸鱼个体代表一个潜在的最优解,位置表示鲸鱼的特征,适应度值由适应度函数计算得到。

  2. 「搜索」:每个鲸鱼按照一定的规则探索空间。这个过程模拟了鲸鱼包围、追捕和攻击猎物等过程。具体来说,每只鲸鱼会根据其当前位置和速度,按照一定的规则在解空间中移动,并更新其位置。

  3. 「评估」:每当鲸鱼移动时,都会计算当前的适应度值。适应度值由目标函数计算得到,表示鲸鱼的优劣。如果当前的适应度值优于之前的适应度值,则将当前适应度值设为最优解。

  4. 「更新」:当所有的鲸鱼都完成移动和评估后,算法会根据一定的规则更新所有鲸鱼的位置和速度。更新的规则是基于鲸鱼的适应度值和种群最优解的情况,确保算法向着更优的方向演化。

  5. 「迭代」:重复上述步骤,直到满足终止条件或者达到预设的最大迭代次数。在迭代过程中,鲸鱼的主要行为包括包围猎物、捕获猎物、搜索猎物等。通过这些行为,鲸鱼种群逐渐向最优解靠近。

通过以上步骤,鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)能够找到最优解,实现时序预测。该算法具有较高的效率和稳定性,能够应用于各种类型的优化问题。

在鲸鱼优化算法(WOA)中,参数的调整可以通过实验和经验来决定。以下是一些常见的参数调整方法:

  1. 「种群规模」:种群规模是指算法中鲸鱼的数量,通常需要通过实验来选择合适的种群规模。一般来说,种群规模不宜过大或过小,需要根据问题的复杂性和求解精度要求进行合理设置。

  2. 「迭代次数」:迭代次数是指算法的迭代次数,也需要在实验中进行合理设置。如果迭代次数太少,算法可能无法找到全局最优解;如果迭代次数太多,可能会导致算法运行时间过长。

  3. 「搜索空间」:搜索空间是指鲸鱼在解空间中移动的范围,可以通过设置适当的搜索空间来限制鲸鱼的移动范围。搜索空间的设置需要根据问题的特性进行合理设置。

  4. 「学习因子」:学习因子是指鲸鱼之间的学习程度,可以通过调整学习因子的值来影响算法的性能。一般来说,学习因子的值应该在一定范围内进行选择,以便在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。

  5. 「边界条件」:边界条件是指解空间的边界,可以通过设置合理的边界条件来避免鲸鱼越界。边界条件的设置应该根据问题的实际情况进行合理设置。

在调整参数时,可以尝试不同的参数组合,通过实验和比较来选择最优的参数配置。同时,也可以参考其他优化算法的参数调整经验,以便更好地优化鲸鱼优化算法的性能。

2 出图效果

附出图效果如下:

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附视频教程操作:

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