【创新发文】基于白冠鸡优化算法COOT-DELM的多输入单输出预测Matlab实现

原创已于 2024-11-05 23:04:18 修改 · 760 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

于 2024-08-18 23:04:45 首次发布

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摘要

本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 优化的深度极限学习机 (DELM) 模型，即 COOT-DELM，用于解决多输入单输出 (MISO) 的预测问题。COOT 算法是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了白冠鸡觅食的行为，具有良好的全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。DELM 是一种基于神经网络的机器学习模型，它具有较强的非线性拟合能力，但其参数优化需要依赖于其他优化算法。COOT-DELM 模型将 COOT 算法应用于 DELM 模型的参数优化，充分利用了 COOT 算法的全局搜索能力和 DELM 模型的非线性拟合能力，从而提高了 MISO 预测的精度和效率。本文利用 Matlab 软件对 COOT-DELM 模型进行了实现，并以多个实际数据集进行了实验验证。实验结果表明，与其他传统预测模型相比，COOT-DELM 模型在预测精度和泛化能力方面均取得了显著的提升，证明了其在 MISO 预测中的有效性和优势。

关键词： 白冠鸡优化算法，深度极限学习机，多输入单输出，预测，Matlab

1. 概述

预测是现代科学研究和工程应用中的重要组成部分，它可以帮助人们对未来趋势进行预测，从而制定合理的决策。随着信息技术的发展，越来越多的数据被收集和存储，这为预测模型的构建提供了丰富的基础。在实际应用中，许多预测问题属于多输入单输出 (MISO) 问题，即需要利用多个输入变量来预测单个输出变量。例如，在股票市场中，需要根据历史股价、经济指标等多个因素来预测未来的股价变化；在气象预报中，需要根据气温、湿度、风速等多个因素来预测未来的天气情况。

为了解决 MISO 预测问题，学者们提出了各种各样的预测模型，例如线性回归模型、支持向量机 (SVM) 模型、神经网络模型等。然而，这些传统模型在处理非线性数据时往往存在局限性，难以准确地进行预测。近年来，深度学习技术的飞速发展为解决 MISO 预测问题提供了新的思路。深度学习模型具有强大的非线性拟合能力，可以有效地提取复杂数据的特征，并进行精确的预测。

深度极限学习机 (DELM) 是一种基于神经网络的深度学习模型，它结合了极限学习机 (ELM) 和深度学习的优点。DELM 模型通过将多个 ELM 层堆叠在一起，构建多层神经网络，从而提高了模型的表达能力和泛化能力。与传统的深度学习模型相比，DELM 模型在训练速度和参数优化方面具有显著的优势，因为其隐藏层节点的参数是随机生成的，不需要进行迭代优化。然而，DELM 模型的输出层权重仍然需要通过优化算法进行训练，这直接影响着模型的预测精度。

为了进一步提高 DELM 模型的预测精度，本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 优化的 DELM 模型，即 COOT-DELM。COOT 算法是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了白冠鸡觅食的行为，具有良好的全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。将 COOT 算法应用于 DELM 模型的参数优化，可以有效地找到最优的模型参数，从而提高模型的预测精度。

2. 白冠鸡优化算法

白冠鸡优化算法 (COOT) 是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了白冠鸡觅食的行为。白冠鸡是一种群居动物，它们在觅食过程中会通过相互合作和信息共享来寻找最佳的觅食地点。COOT 算法利用白冠鸡的觅食行为来搜索最优解，其主要流程如下：

初始化种群: 随机生成一组白冠鸡个体，每个个体对应一个可行解。
评估适应度: 计算每个个体的适应度值，适应度值越高表示个体越接近最优解。
更新位置: 根据每个个体的适应度值和群体信息，更新个体的位置。更新位置的公式如下：

Xit+1=Xit+α⋅r1⋅(Xbestt−Xit)+β⋅r2⋅(Xrandt−Xit)Xit+1=Xit+α⋅r1⋅(Xbestt−Xit)+β⋅r2⋅(Xrandt−Xit)

其中，XitXit 表示第 ii 个个体在第 tt 代的位置，XbesttXbestt 表示群体中最优个体的位置，XrandtXrandt 表示随机选择的另一个个体的位置，αα 和 ββ 是控制探索和利用程度的参数，r1r1 和 r2r2 是随机数。

终止条件: 当满足预设的终止条件，例如达到最大迭代次数或适应度值不再提升时，算法停止运行。

COOT 算法具有以下特点：

全局搜索能力强: 由于算法模拟了白冠鸡的群体觅食行为，因此具有良好的全局搜索能力，可以有效地搜索最优解。
避免陷入局部最优: 算法中的随机因子可以有效地避免陷入局部最优。
参数少: 算法只有两个主要参数，易于调整。

3. 深度极限学习机

深度极限学习机 (DELM) 是一种基于神经网络的深度学习模型，它结合了极限学习机 (ELM) 和深度学习的优点。DELM 模型通过将多个 ELM 层堆叠在一起，构建多层神经网络，从而提高了模型的表达能力和泛化能力。DELM 模型的结构如图 1 所示：

DELM 模型的训练过程如下：

初始化参数: 随机生成隐藏层节点的参数，包括权重和偏置。
计算隐藏层输出: 利用输入数据和隐藏层节点参数计算隐藏层输出。
计算输出层权重: 利用隐藏层输出和目标数据训练输出层权重。

DELM 模型具有以下特点：

训练速度快: 由于隐藏层节点的参数是随机生成的，不需要进行迭代优化，因此训练速度很快。
非线性拟合能力强: 模型可以有效地提取复杂数据的特征，并进行精确的预测。
参数少: 模型的参数数量相对较少，易于调整。

4. COOT-DELM 模型

COOT-DELM 模型将 COOT 算法应用于 DELM 模型的参数优化，其主要流程如下：

初始化种群: 随机生成一组白冠鸡个体，每个个体对应一组 DELM 模型的参数。
评估适应度: 使用训练数据对每个个体对应的 DELM 模型进行训练，并计算模型的预测精度，预测精度越高表示适应度值越高。
更新位置: 根据每个个体的适应度值和群体信息，更新个体的位置，即更新 DELM 模型的参数。
终止条件: 当满足预设的终止条件，例如达到最大迭代次数或适应度值不再提升时，算法停止运行。

COOT-DELM 模型将 COOT 算法的全局搜索能力与 DELM 模型的非线性拟合能力相结合，可以有效地提高 MISO 预测的精度和效率。

实验结果

本文以多个实际数据集进行了实验验证，包括：

房价预测数据集: 包含 506 个样本，每个样本包含 13 个特征，用于预测房屋价格。
股票价格预测数据集: 包含 1000 个样本，每个样本包含 5 个特征，用于预测股票价格。
气象数据预测数据集: 包含 1000 个样本，每个样本包含 10 个特征，用于预测气温。

实验结果表明，COOT-DELM 模型在预测精度和泛化能力方面均取得了显著的提升。与其他传统预测模型，例如线性回归模型、SVM 模型、ELM 模型相比，COOT-DELM 模型的均方根误差 (RMSE) 更低，预测精度更高。

7. 结论

本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 优化的深度极限学习机 (DELM) 模型，即 COOT-DELM，用于解决多输入单输出 (MISO) 的预测问题。COOT-DELM 模型将 COOT 算法的全局搜索能力与 DELM 模型的非线性拟合能力相结合，有效地提高了 MISO 预测的精度和效率。实验结果表明，COOT-DELM 模型在预测精度和泛化能力方面均取得了显著的提升，证明了其在 MISO 预测中的有效性和优势。

8. 未来展望

未来工作将继续深入研究 COOT-DELM 模型，进一步提高模型的性能。研究方向包括：