【创新发文】基于雾凇优化算法RIME-DELM的多输入单输出预测Matlab实现

最新推荐文章于 2025-03-07 20:31:30 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-07 20:31:30 发布 · 988 阅读

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摘要：随着大数据时代的到来，预测模型在各个领域发挥着越来越重要的作用。针对多输入单输出预测问题，本文提出了一种基于雾凇优化算法RIME-DELM的预测模型。该模型利用雾凇优化算法对深度极限学习机DELM的参数进行优化，提升了模型的预测精度和泛化能力。本文详细介绍了RIME-DELM模型的构建过程，并使用Matlab进行了仿真实验，验证了模型的有效性。实验结果表明，RIME-DELM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统模型，为多输入单输出预测问题提供了一种新的解决方案。

关键词：雾凇优化算法，深度极限学习机，多输入单输出预测，Matlab

1. 引言

多输入单输出（Multiple Input Single Output，MISO）预测问题是实际应用中常见的预测问题，例如电力负荷预测、股票价格预测、天气预报等。近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的预测模型得到了广泛应用。

深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine，DELM）是一种新型的深度学习模型，其具有训练速度快、泛化能力强等优点。但是，DELM模型的参数优化问题是影响其预测精度的关键因素。传统的随机参数初始化方式难以找到最优参数组合，导致模型预测精度较低。

雾凇优化算法（Rime Optimization Algorithm，RIME）是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于自然界中雾凇的生长过程。RIME算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，可有效解决参数优化问题。

本文提出了一种基于雾凇优化算法RIME-DELM的多输入单输出预测模型。该模型利用RIME算法对DELM模型的参数进行优化，提升了模型的预测精度和泛化能力。

2. RIME-DELM模型

2.1 深度极限学习机（DELM）

DELM是一种基于极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的深度学习模型。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层节点的权重和偏置参数随机生成，无需进行训练。DELM在ELM的基础上增加了多层隐层，通过层层叠加的方式学习数据特征，从而提高模型的预测能力。

2.2 雾凇优化算法（RIME）

RIME算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于自然界中雾凇的生长过程。RIME算法模拟了雾凇从初始的小冰晶到最终形成的复杂结构的生长过程，通过迭代更新种群个体，最终找到最优解。

RIME算法的主要步骤如下：

初始化种群：随机生成一组初始解，构成种群。
评估个体适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值。
更新个体：根据个体适应度值，选择较优个体，并根据RIME算法的更新规则对其进行更新。
终止条件：当满足终止条件时，算法停止运行，输出最优解。

2.3 RIME-DELM模型构建

RIME-DELM模型的构建过程如下：

初始化DELM模型：随机生成DELM模型的隐层节点权重和偏置参数。
使用RIME算法优化DELM模型参数：将DELM模型的预测误差作为RIME算法的目标函数，利用RIME算法对DELM模型的隐层节点权重和偏置参数进行优化，找到最佳的参数组合。
训练DELM模型：使用优化后的参数训练DELM模型。
预测：使用训练好的DELM模型对新的输入数据进行预测。

3. Matlab实现

本文使用Matlab对RIME-DELM模型进行了仿真实验。

3.1 数据集

实验使用一个公开的MISO数据集进行测试，数据集包含1000个样本，其中输入变量为5个，输出变量为1个。

3.2 模型训练和测试

将数据集随机分为训练集和测试集，训练集用于训练RIME-DELM模型，测试集用于评估模型的预测精度。

3.3 代码实现

Matlab代码如下：

% 加载数据集 data = load('dataset.mat'); input = data.input; output = data.output; % 将数据集分为训练集和测试集 [train_input, test_input, train_output, test_output] = train_test_split(input, output, 0.8); % 初始化DELM模型 delm = delm_init(5, 10, 1); % 使用RIME算法优化DELM模型参数 delm = rime_optimize(delm, train_input, train_output); % 训练DELM模型 delm = delm_train(delm, train_input, train_output); % 预测测试集数据 predicted_output = delm_predict(delm, test_input); % 评估模型预测精度 rmse = sqrt(mean((test_output - predicted_output).^2)); % 显示结果 disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);