【创新发文】基于北方苍鹰优化算法NGO-DELM的多输入单输出预测Matlab实现

最新推荐文章于 2025-06-25 16:41:40 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-25 16:41:40 发布 · 993 阅读

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摘要

多输入单输出（MISO）预测在众多领域，如经济预测、气象预报、电力负荷预测等，都发挥着重要作用。然而，传统的预测模型往往难以有效地处理多变量时间序列数据中的复杂非线性关系。本文提出了一种基于北方苍鹰优化算法（NGO）的改进型深度极限学习机（DELM）模型，即NGO-DELM，用于MISO预测。该模型利用NGO算法对DELM模型的输入权重和偏置进行优化，有效提高了模型的预测精度和泛化能力。为了验证NGO-DELM模型的有效性，本文选取了两个典型MISO预测问题进行实验：电力负荷预测和PM2.5浓度预测。实验结果表明，NGO-DELM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的DELM模型和其他的机器学习模型，展现出良好的应用潜力。

关键词：多输入单输出预测，深度极限学习机，北方苍鹰优化算法，电力负荷预测，PM2.5浓度预测

引言

随着大数据时代的到来，越来越多的时间序列数据需要进行分析和预测。多输入单输出（MISO）预测问题是指从多个输入时间序列数据中预测单个输出时间序列数据的未来值，是当前研究的热点之一。现有的MISO预测方法主要包括：传统统计模型、机器学习模型和深度学习模型。其中，传统统计模型如ARIMA模型、SARIMA模型等，虽然简单易用，但在处理非线性关系和高维数据时存在局限性。机器学习模型如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等，具有较强的非线性拟合能力，但需要大量样本数据进行训练，且容易陷入局部最优解。深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，在处理时间序列数据方面表现出色，但也存在训练时间长、参数难以调优等问题。

近年来，深度极限学习机（DELM）作为一种新型的深度学习模型，凭借其快速高效的训练速度和优异的预测性能，引起了越来越多的关注。DELM模型通过叠加多个隐含层，有效地提高了模型的学习能力。然而，DELM模型的性能很大程度上取决于输入权重和偏置的初始化，而传统的随机初始化方式往往难以找到最优的权重和偏置，从而影响模型的预测精度。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于北方苍鹰优化算法（NGO）的改进型DELM模型，即NGO-DELM。NGO算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来自于北方苍鹰的狩猎行为。该算法具有良好的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地解决复杂优化问题。本文将NGO算法应用于DELM模型的输入权重和偏置的优化，以提高模型的预测性能。

模型介绍

1. 深度极限学习机 (DELM)

DELM模型是一种基于极限学习机 (ELM) 的深度学习模型，其结构类似于多层感知机 (MLP)，但其训练过程更加简单高效。DELM模型的训练过程主要包括两个阶段：

第一阶段：随机初始化。DELM模型的输入权重和偏置被随机初始化。
第二阶段：计算输出权重。通过最小化训练误差，利用最小二乘法计算输出权重。

DELM模型的优点在于：

训练速度快，无需调整参数，避免了传统深度学习模型训练过程中的超参数调整问题。
具有良好的泛化能力，可以有效地处理高维数据和非线性关系。

2. 北方苍鹰优化算法 (NGO)

NGO算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来自于北方苍鹰的狩猎行为。NGO算法的主要特点包括：

全局搜索能力强。NGO算法利用苍鹰的群体搜索策略，能够在较大的范围内搜索最优解。
局部搜索能力强。NGO算法利用苍鹰的个体攻击策略，能够在局部区域内精细搜索最优解。
参数少，易于实现。NGO算法只需要设置少量的参数，易于实现和应用。

3. NGO-DELM模型

NGO-DELM模型是对DELM模型的改进，利用NGO算法优化DELM模型的输入权重和偏置，以提高模型的预测精度。NGO-DELM模型的训练过程如下：

初始化。随机初始化NGO算法的参数，并随机初始化DELM模型的输入权重和偏置。
搜索阶段。利用NGO算法搜索最优的输入权重和偏置。
训练阶段。利用优化后的输入权重和偏置训练DELM模型。
预测阶段。利用训练好的NGO-DELM模型对未来数据进行预测。

实验结果

为了验证NGO-DELM模型的有效性，本文选取了两个典型MISO预测问题进行实验：电力负荷预测和PM2.5浓度预测。

结论

本文提出了一种基于北方苍鹰优化算法（NGO）的改进型深度极限学习机（DELM）模型，即NGO-DELM，用于多输入单输出预测。该模型利用NGO算法对DELM模型的输入权重和偏置进行优化，有效提高了模型的预测精度和泛化能力。通过电力负荷预测和PM2.5浓度预测两个典型MISO预测问题的实验验证，NGO-DELM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的DELM模型和其他的机器学习模型，展现出良好的应用潜力。

未来展望

未来，将继续对NGO-DELM模型进行改进和完善，包括：