Matlab实现樽海鞘优化算法优化回声状态网络模型 （SSA-ESN）（附源码）
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
樽海鞘优化算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）是一种受到樽海鞘集群觅食行为启发的群体智能优化算法。SSA通过模拟樽海鞘在海洋中跟随领头个体进行食物搜索的过程，实现了对优化问题的有效求解。该算法具有简单的数学模型、较少的控制参数以及良好的全局搜索能力，适合解决多模态和高维优化问题。然而，SSA也存在一些不足，如在处理复杂优化问题时可能会出现早熟收敛现象，即过早地停止在局部最优解上。
回声状态网络（Echo State Network, ESN）是一种特殊类型的递归神经网络，专长于处理时间序列数据。ESN的核心在于一个称为“储备池”的大型随机连接网络，该网络负责接收输入并产生动态响应，而模型的训练仅需调整输出层的权重。ESN的主要优点包括训练过程简单、计算效率高，但其性能强烈依赖于超参数的选择，如储备池的大小、输入权重的分布等，不合理的设置会显著影响模型的预测能力和泛化性能。
通过应用SSA优化ESN的超参数，可以有效克服ESN对超参数敏感的问题，使模型在时间序列预测、模式识别等任务上达到更好的性能。SSA与ESN的结合不仅提高了ESN的鲁棒性和适应性，还扩展了SSA在解决实际问题中的应用范围，例如在经济预测、医疗诊断、环境监测等多个领域都展现了巨大的潜力。
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
x=bwand;
[r,s] = size(x);
output=x(:,s);
input=x(:,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','SSA-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
ERROR3=T_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('SSA-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SSA-ESN樽海鞘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。
原文地址：https://blog.csdn.net/w971656545/article/details/142793758
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！