基于粒子群算法优化深度极限学习机(PSO-DELM)的数据单变量时序预测 Matlab代码

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🔥 内容介绍

单变量时序预测是指仅依据某一变量的历史时序数据（如股票价格、气温、设备振动幅值等），预测其未来时刻的取值。这类问题的核心是捕捉数据中的趋势性、周期性和随机性特征，传统模型（如 ARIMA）在处理非线性、强波动时序数据时精度有限。深度极限学习机（DELM）凭借深层结构对时序特征的提取能力和快速训练优势，为单变量时序预测提供了新工具，而粒子群算法（PSO）通过全局寻优可优化 DELM 的关键参数，进一步提升模型的预测性能。二者结合形成的 PSO-DELM 模型，能有效挖掘单变量时序数据中的动态规律，为实际场景的预测决策提供支持。

单变量时序预测的核心挑战与模型适配性

单变量时序数据的典型特征

单变量时序预测面临三大核心挑战：

• 非线性趋势：数据可能呈现复杂的非线性变化（如经济指标的周期性波动叠加长期增长趋势），线性模型难以准确拟合；

• 时序依赖性：当前时刻的取值与过去多个时刻的取值密切相关（如明日气温受近 3 日气温影响），需捕捉长短期依赖关系；

• 噪声干扰：实际数据常包含测量误差或随机扰动（如传感器采集的振动信号），易掩盖真实趋势，导致预测偏差。

PSO-DELM 的适配优势

• DELM 的时序特征学习能力：DELM 通过多层隐含层的非线性变换，能自动提取单变量时序数据中的高阶特征（如趋势项与周期项的交互），无需人工构造特征；

• PSO 的参数优化能力：DELM 的预测性能受隐含层数量、神经元个数等超参数影响显著，PSO 可在超参数空间中高效搜索最优组合，避免经验调参的盲目性；

• 效率与精度的平衡：DELM 的快速训练特性（无需反向传播）结合 PSO 的群体智能寻优，使模型在保证预测精度的同时，训练时间远低于 LSTM 等深度学习模型。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]周莉,刘东,郑晓亮.基于PSO-DELM的手机上网流量预测方法[J].计算机工程与设计, 2021, 42(2):8.DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2021.02.003.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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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