时序预测 | MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测

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🔥内容介绍

极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络, 凭借其快速学习和优异的泛化能力, 在时间序列预测领域展现出巨大的潜力。然而, ELM的性能高度依赖于输入权重和隐层偏置的随机初始化, 这使得其预测精度存在一定的随机性, 且容易陷入局部最优解。为了克服这一缺陷, 本文探讨了利用灰狼优化算法(GWO)优化ELM参数, 以提高其时间序列预测精度和稳定性, 并深入分析了该混合算法的有效性及适用性。

灰狼优化算法(GWO)是一种新型的元启发式优化算法, 其灵感来源于灰狼的社会等级制度和狩猎行为。GWO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数少等优点, 使其成为优化ELM参数的理想选择。通过GWO算法优化ELM的输入权重和隐层偏置, 可以有效地避免ELM参数的随机初始化带来的不确定性, 并提高其全局寻优能力, 从而提升预测精度。

本文提出的GWO-ELM算法, 其核心思想是利用GWO算法对ELM的输入权重矩阵和隐层偏置向量进行优化。具体流程如下: 首先, 将ELM的输入权重矩阵和隐层偏置向量编码为GWO算法中的搜索个体。然后, 利用GWO算法对这些个体进行迭代优化, 目标函数为ELM在训练集上的均方误差(MSE)或其他合适的评价指标。 在每一次迭代中, GWO算法根据灰狼的社会等级和狩猎机制更新搜索个体的位置, 逐步逼近最优解, 即最优的输入权重矩阵和隐层偏置向量。 最后, 利用优化后的ELM参数对时间序列进行预测。

与传统的ELM算法相比, GWO-ELM算法具有以下优势:

• 更高的预测精度: GWO算法的全局搜索能力可以帮助ELM跳出局部最优解, 从而获得更优的模型参数, 提高预测精度。 大量的实验结果表明, GWO-ELM算法的预测精度显著高于传统的ELM算法。

• 更强的鲁棒性: GWO算法的优化过程能够有效地减少ELM参数初始化的随机性, 使得模型对不同的数据集和初始参数具有更强的鲁棒性。 即使在面对噪声较大的时间序列数据时, GWO-ELM算法仍然能够保持较高的预测精度。

• 更快的收敛速度: GWO算法的收敛速度相对较快, 这使得GWO-ELM算法的训练时间较短, 能够满足实时性要求较高的应用场景。

然而, GWO-ELM算法也存在一些不足之处:

• 参数调优: GWO算法本身也存在一些参数需要调优, 例如种群大小、迭代次数等。 这些参数的选择会影响算法的性能, 需要根据具体问题进行调整。

• 计算复杂度: 与传统的ELM算法相比, GWO-ELM算法的计算复杂度有所增加, 尤其是在处理大规模时间序列数据时, 计算时间可能会较长。

为了验证GWO-ELM算法的有效性, 本文进行了大量的实验, 选取了多个公开的时间序列数据集, 并与传统的ELM算法、其他改进的ELM算法(例如PSO-ELM, GA-ELM)进行了比较。 实验结果表明, GWO-ELM算法在预测精度和稳定性方面均具有显著的优势。 此外, 本文还对GWO-ELM算法的参数敏感性进行了分析, 并探讨了其在不同类型时间序列数据上的适用性。

总结而言, GWO-ELM算法是一种有效的基于元启发式算法优化极限学习机的时间序列预测方法。 其结合了GWO算法的全局搜索能力和ELM的快速学习能力, 在提高时间序列预测精度和鲁棒性的同时, 保持了较高的计算效率。 未来研究可以进一步探索改进GWO算法或结合其他优化算法, 以进一步提升GWO-ELM算法的性能, 并扩展其应用领域。 此外, 深入研究GWO-ELM算法的参数选择策略和适应性调整机制, 也是未来研究的重要方向。

📣 部分代码

% 读取读取result = xlsread('北半球光伏数据.xlsx','北半球光伏数据','E2:E296');%%  数据分析num_samples = length(result);  % 样本个数 kim = 30;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  构造数据集for i = 1: num_samples-kim-zim+1    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];end%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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擅长领域：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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