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回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测

时间:2024-09-24 13:53:51浏览次数:8  
标签:%% 回归 pos FA train Matlab test 优化 Best


回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测


目录

  • 回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测
  • 效果一览
  • 基本介绍
  • 程序设计
  • 参考资料


效果一览

回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测_matlab


回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测_回声状态网络_02


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基本介绍

1.Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据);

2.数据集为excel,多输入单输出数据集,运行主程序main.m即可,其余为函数文件,无需运行;

3.优化的参数为:三个参数,储备池规模,学习率,正则化系数。命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标;

4.运行环境Matlab2018b及以上;

5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

回归预测 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测_萤火虫算法优化_10

程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测
%%  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
%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2:G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2:H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%%  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);

%%  参数设置
fun = @getObjValue;                 % 目标函数
dim = 3;                            % 优化参数个数
lb  = [100, 0.001, 0.001];          % 优化参数目标下限(储备池规模,学习率,正则化系数)
ub  = [800, 2.000, 0.100];          % 优化参数目标上限(储备池规模,学习率,正则化系数)
pop = 10;                           % 数量
Max_iteration = 20;                 % 最大迭代次数
Init = 30;                          % 初始化储备池(样本数)

%%  优化算法
[Best_pos, curve,Best_score] = 
%%  获取最优参数
hidden = round(Best_pos.pos(1));             % 储备池规模
lr     = Best_pos.pos(2);             % 学习率(更新速度)
reg    = Best_pos.pos(3);             % 正则化系数


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