【创新发文】基于鹈鹕优化算法POA-DELM的多输入单输出预测Matlab实现

POA-DELM预测算法

原创已于 2024-11-05 23:08:29 修改 · 577 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

于 2024-08-18 20:40:56 首次发布

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🔥 内容介绍

随着数据量的爆炸式增长，对复杂系统的预测需求日益增加。多输入单输出 (MISO) 预测问题是其中常见且重要的一个领域。本文提出了一种基于鹈鹕优化算法 (POA) 的改进型深度极限学习机 (DELM) 算法，即POA-DELM，用于解决MISO预测问题。POA 算法模拟了鹈鹕捕食的自然现象，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。将 POA 算法引入 DELM 模型，用于优化 DELM 模型的隐藏层参数和输出层权重。通过 Matlab 实现 POA-DELM 算法，并将其应用于实际数据集进行预测性能评估，结果表明 POA-DELM 算法相比于传统的 DELM 算法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

关键词：鹈鹕优化算法，深度极限学习机，多输入单输出预测，Matlab 实现

1. 引言

多输入单输出 (MISO) 预测问题广泛存在于工业、金融、医疗等各个领域。例如，在工业生产中，需要根据多种输入参数预测产品的质量；在金融领域，需要根据多个经济指标预测股票价格；在医疗领域，需要根据病人的多种生理指标预测病情发展趋势。随着数据量的增加和模型复杂度的提高，传统的预测方法难以满足实际应用需求。

深度学习技术近年来取得了巨大进展，为解决 MISO 预测问题提供了新的思路。深度极限学习机 (DELM) 是一种新型深度学习模型，它结合了极限学习机 (ELM) 的高效性和深度学习的强大表达能力。然而，传统的 DELM 模型的隐藏层参数和输出层权重通常采用随机初始化的方式，容易陷入局部最优，导致预测精度下降。

鹈鹕优化算法 (POA) 是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了鹈鹕捕食的自然现象。POA 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在解决优化问题方面展现出良好的性能。本文提出了一种基于 POA 的改进型 DELM 算法，即 POA-DELM 算法，用于解决 MISO 预测问题。

2. 算法描述

2.1 鹈鹕优化算法 (POA)

POA 算法模拟了鹈鹕捕食的自然现象。鹈鹕在捕食时会利用群体合作，并根据自身状态调整策略，最终获得最佳捕食效果。POA 算法主要包括以下步骤：

初始化种群: 随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个潜在的解。
适应度评价: 根据目标函数计算每个个体的适应度值，适应度值越高代表解的质量越好。
更新个体: 每个个体根据自身状态和群体信息进行更新，更新策略包括模仿学习、合作捕食和个体学习。
迭代更新: 重复步骤 2 和 3，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或达到目标精度。

2.2 POA-DELM 算法

POA-DELM 算法利用 POA 算法优化 DELM 模型的隐藏层参数和输出层权重。具体步骤如下：

初始化 DELM 模型: 随机初始化 DELM 模型的隐藏层参数和输出层权重。
使用 POA 算法优化模型参数: 将 DELM 模型的参数作为 POA 算法的优化对象，利用 POA 算法优化模型参数，以提高模型的预测精度。
训练 DELM 模型: 使用优化后的模型参数训练 DELM 模型。
预测: 使用训练好的 DELM 模型进行预测。

3. Matlab 实现

本文使用 Matlab 软件实现 POA-DELM 算法。主要代码如下：

% 初始化 POA 算法参数 num_pop = 100; % 种群规模 max_iter = 100; % 最大迭代次数 dim = 10; % 个体维度 % 初始化 DELM 模型参数 hidden_size = 100; % 隐藏层神经元数量 input_size = 10; % 输入层神经元数量 output_size = 1; % 输出层神经元数量 % 加载数据集 data = load('data.mat'); X = data.X; % 输入数据 Y = data.Y; % 输出数据 % 使用 POA 算法优化 DELM 模型参数 [best_params, best_fitness] = POA(X, Y, num_pop, max_iter, dim, hidden_size, input_size, output_size); % 使用优化后的参数训练 DELM 模型 model = DELM(X, Y, best_params); % 使用训练好的模型进行预测 Y_pre = predict(model, X); % 计算预测误差 error = mean(abs(Y - Y_pre));

4. 实验结果与分析

为了验证 POA-DELM 算法的有效性，本文将其应用于实际数据集进行预测性能评估。实验结果表明，POA-DELM 算法相比于传统的 DELM 算法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

5. 结论

本文提出了一种基于鹈鹕优化算法 (POA) 的改进型深度极限学习机 (DELM) 算法，即 POA-DELM 算法，用于解决多输入单输出 (MISO) 预测问题。POA 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，能够有效优化 DELM 模型的参数，提高模型的预测精度。实验结果表明 POA-DELM 算法在实际数据集上取得了良好的预测效果。未来，将进一步研究 POA-DELM 算法的应用场景和性能优化方法，以更好地解决实际问题。