基于遗传算法优化深度极限学习机(GA-DELM)的数据多变量时序预测 Matlab代码

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🔥 内容介绍

在经济金融、环境监测、工业生产等领域，多变量时序数据包含多个相互关联的时间序列（如股票价格与成交量、PM2.5 与气象因素、设备振动与温度等），其预测需要同时捕捉变量间的静态关联和时序动态依赖。深度极限学习机（DELM）凭借深层结构的特征提取能力和快速训练特性，成为处理此类数据的高效工具，但模型性能受超参数（如隐含层数量、神经元个数）影响显著。遗传算法（GA）作为一种模拟生物进化的全局优化算法，能有效搜索 DELM 的最优超参数组合，二者结合形成的 GA-DELM 模型，可充分发挥 DELM 的非线性拟合优势和 GA 的寻优能力，为多变量时序预测提供高精度解决方案。

GA 与 DELM 的技术基础

遗传算法（GA）的寻优机制

GA 模拟自然选择和基因遗传过程，通过选择、交叉、变异操作在解空间中进化搜索最优解，核心步骤包括：

• 编码：将待优化参数（如 DELM 的超参数）转换为染色体（如二进制字符串或实数向量），每个染色体代表一组候选解。

• 选择：基于适应度函数（如 DELM 的预测误差）筛选优质个体，适应度高的染色体被选中的概率更高（如轮盘赌选择法），确保优良基因的传递。

• 交叉：对选中的染色体进行基因重组（如单点交叉、均匀交叉），例如对两个父代染色体交换部分基因片段，生成兼具双亲特征的子代染色体。

• 变异：随机改变染色体的部分基因（如二进制编码中的位翻转、实数编码中的随机扰动），引入新的基因组合，避免算法陷入局部最优。

GA 的全局寻优能力使其特别适合处理 DELM 超参数的高维优化问题，尤其在参数空间复杂、经验调参困难的场景中优势显著。

深度极限学习机（DELM）的预测原理

DELM 是极限学习机（ELM）的深层扩展，保留了 ELM 随机初始化输入层 - 隐含层权重、仅优化输出层权重的高效训练特性，同时通过堆叠多层隐含层增强特征提取能力，其结构与工作流程如下：

• 网络结构：由输入层（接收多变量时序特征）、多个隐含层（通过激活函数进行非线性变换）和输出层（输出预测值）组成。例如，对于包含

  m

  个变量的时序数据，输入层节点数为

  m×w

  （

  w

  为滑动窗口大小），隐含层采用 ReLU 或 Sigmoid 激活函数。

• 训练机制：每层隐含层的权重和偏置随机生成，输出层权重通过最小二乘法求解（利用 Moore-Penrose 广义逆），无需反向传播迭代，训练速度比传统深度学习模型快 1-2 个数量级。

• 多变量适配性：深层结构能自动学习变量间的高阶交互特征（如 “温度 × 湿度” 对设备故障的复合影响），避免人工特征工程的局限性。

多变量时序数据的预处理与特征工程

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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