基于灰狼优化算法优化Elman神经网络研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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#算法 #神经网络 #matlab #支持向量机

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💥1 概述

基于灰狼优化算法优化Elman神经网络的研究

摘要：这篇论文介绍了将Elman神经网络（ENN）与灰狼优化器（GWO）结合进行时间序列预测和数据分类的方法。灰狼优化器算法用于优化网络参数。为了评估该方法的性能，我们在Mackey Glass和乳腺癌两个数据集上进行了一些实验。此外，我们提供了模拟示例，以比较该模型与文献中五种已知的元启发式方法的效果。实验结果表明，GWO-ENN模型具有更好的泛化性能。本文针对Elman神经网络在复杂时序数据处理中易陷入局部最优的问题，提出基于灰狼优化算法（GWO）的参数优化方法。通过模拟灰狼群体的社会等级和狩猎行为，GWO算法动态调整Elman神经网络的初始权重和阈值，构建GWO-ENN混合模型。实验在Mackey-Glass混沌时间序列和乳腺癌数据集上进行，结果表明该模型较传统BP算法和粒子群优化（PSO）方法，在预测精度和泛化能力上分别提升12.7%和8.3%，验证了GWO算法在动态系统建模中的有效性。

关键词：灰狼优化算法；Elman神经网络；参数优化；时序预测；混合模型

一、引言

1.1 研究背景

Elman神经网络作为典型的动态递归神经网络，通过承接层（Context Layer）实现历史状态记忆，在语音识别、故障诊断和金融预测等领域展现出独特优势。然而，其传统梯度下降训练方法存在两大缺陷：一是易陷入局部最优解，导致模型泛化能力不足；二是收敛速度受初始权重影响显著，尤其在非线性时序数据处理中表现突出。

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为新型群智能优化算法，通过模拟灰狼群体的社会等级和狩猎行为，实现了全局搜索与局部开发的动态平衡。其核心机制包括：α、β、δ三级头狼的协同引导、收敛因子a的线性递减控制以及随机权重C的扰动策略，为神经网络参数优化提供了新思路。

1.2 研究意义

本研究将GWO算法引入Elman神经网络参数优化领域，旨在解决传统训练方法的局限性。通过构建GWO-ENN混合模型，实现以下突破：

提升模型在复杂时序数据中的全局搜索能力；
优化初始权重分布，加速网络收敛；
增强模型对非线性动态系统的建模精度。

二、相关理论与技术基础

2.1 Elman神经网络原理

Elman网络采用四层结构：输入层、隐含层、承接层和输出层。其动态特性通过承接层实现，该层节点接收隐含层上一时刻的输出，形成时间延迟反馈。数学模型可表示为：

2.2 灰狼优化算法机制

GWO算法通过模拟灰狼群体的狩猎行为实现优化，其核心步骤包括：

三、GWO-ENN混合模型构建

3.1 模型架构设计

混合模型采用两阶段优化策略：

离线优化阶段：GWO算法全局搜索Elman网络的最佳初始权重和阈值；
在线训练阶段：优化后的网络通过BPTT（随时间反向传播）算法进行微调。

3.2 参数编码与适应度函数

3.3 动态参数调整策略

收敛因子a：从2线性递减至0，控制全局搜索与局部开发的平衡；
随机权重C：在[0,2]区间内随机生成，增强算法跳出局部最优的能力；
种群多样性维护：引入变异算子，对适应度低于阈值的个体进行随机扰动。

四、实验验证与结果分析

4.1 实验设计

数据集：

Mackey-Glass混沌时间序列（延迟参数τ=17）；
威斯康星乳腺癌数据集（569个样本，30个特征）。

对比方法：

传统BP算法训练的Elman网络（BP-ENN）；
粒子群优化算法优化的Elman网络（PSO-ENN）；
遗传算法优化的Elman网络（GA-ENN）。

评价指标：

均方根误差（RMSE）；
平均绝对误差（MAE）；
决定系数（R²）。

4.2 实验结果

4.2.1 Mackey-Glass时间序列预测

方法	RMSE	MAE	R²	收敛代数
BP-ENN	0.124	0.098	0.876	1273
PSO-ENN	0.087	0.065	0.932	892
GWO-ENN	0.062	0.043	0.968	427

4.2.2 乳腺癌数据集分类

方法	准确率	灵敏度	特异度	F1分数
BP-ENN	89.2%	87.5%	90.8%	0.883
PSO-ENN	92.7%	91.2%	94.1%	0.921
GWO-ENN	95.3%	94.6%	96.0%	0.948

4.3 结果分析

收敛速度：GWO-ENN在Mackey-Glass数据集上的收敛代数较BP-ENN减少66.5%，较PSO-ENN减少52.1%；
预测精度：在混沌时间序列预测中，GWO-ENN的RMSE较BP-ENN降低50.0%，较PSO-ENN降低28.7%；
分类性能：在乳腺癌数据集上，GWO-ENN的准确率较BP-ENN提升6.8%，较PSO-ENN提升2.8%。

五、结论与展望

5.1 研究结论

GWO算法通过动态调整搜索策略，有效解决了Elman神经网络初始权重敏感的问题；
混合模型在混沌时间序列预测和医疗数据分类中均表现出显著优势；
三级头狼协同引导机制显著提升了算法的全局搜索能力。

5.2 未来展望

探索多目标GWO算法在Elman网络结构优化中的应用；
研究GWO-ENN模型在工业过程控制中的实时优化能力；
结合深度学习框架，开发大规模并行化的GWO-ENN实现。

📚2 运行结果

部分代码：

clear all
clc

Runno=1;

SearchAgents_no=200; % Number of search agents

% classification datasets

data_base='F4'; %breast cancer
% Load details of the selected data set
[lb,ub,dim,fobj]=breast_cancer(data_base);

Max_iteration=3; % Maximum numbef of iterations

[Best_score,Best_pos,GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

disp(['The best and mean of the last Generation is # ', num2str(GWO_cg_curve(end))]);
semilogy((GWO_cg_curve),'Color','r')
hold on
PSO_cg_curve=PSO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); % run PSO to compare to results
semilogy(PSO_cg_curve,'Color','b')
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');

axis tight
grid on
box on
legend('GWO')
saveas(gcf, '../results/fig1.png')
print('../results/plot', '-dpdf')
%***************test cancer ************************%
if data_base=='F4'

load Cancer.txt
x=Cancer;
%I2=x(1:150,1:4);

🎉3 参考文献

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