哈里斯鹰算法优化回声状态网络(HHO-ESN)回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在电力负荷预测、水质 pH 值监测、交通流量预测等时序回归场景中，数据常呈现 “非线性强、动态性复杂、噪声干扰多” 的特征 —— 例如电力负荷受季节、天气、用户行为等多因素影响，时序曲线存在突变与长期趋势叠加。回声状态网络（ESN）作为递归神经网络（RNN）的改进型，凭借 “稀疏 reservoir 结构” 实现对非线性时序的高效建模，但其回归预测性能受限于两大核心痛点：

1. 关键参数依赖经验调试：ESN 的回归精度高度依赖 “reservoir 规模（神经元数量 N）”“谱半径（ρ，控制 reservoir 动态记忆能力）”“输入权重缩放因子（σ，调节输入信号强度）”“泄漏率（α，平衡短期与长期记忆）” 四大参数 ——ρ 过大会导致 reservoir 发散，ρ 过小则记忆能力不足；σ 过大会引发输入信号饱和，σ 过小则有效信息丢失，传统手动调试或网格搜索不仅效率低，还易因参数耦合（如 ρ 与 σ 相互影响）陷入局部最优；

1. reservoir 稀疏连接与噪声鲁棒性弱：ESN 的 reservoir 通过随机稀疏连接（连接概率通常 0.1-0.3）构建，虽降低计算复杂度，但随机连接可能导致 “有效记忆路径缺失”，尤其在含强噪声的回归场景（如水质监测中传感器误差），未优化的 ESN 易出现预测值波动剧烈、趋势拟合偏差大的问题，难以满足工程级回归精度需求。

在此背景下，哈里斯鹰算法（HHO）优化 ESN的组合方案应运而生：HHO 模拟哈里斯鹰 “包围 - 突袭 - 追捕” 的捕食行为，具备全局搜索能力强、收敛速度快、参数敏感性低的优势，可自适应优化 ESN 的核心参数；两者协同形成 “参数智能寻优 - 高效时序回归” 的技术闭环，有效解决 ESN 参数调试难题，提升对非线性、含噪声时序数据的回归预测精度，为工程级时序回归任务（如负荷预测、环境监测）提供可靠技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)

%% 初始化

%% 待优化参数个数

Boundary_no = size(ub, 2);

%% 若待优化参数个数为1

if Boundary_no == 1

Positions = rand(SearchAgents_no, dim) .* (ub - lb) + lb;

end

%% 如果存在多个输入边界个数

if Boundary_no > 1

for i = 1 : dim

ub_i = ub(i);

lb_i = lb(i);

Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub_i - lb_i) + lb_i;

end

end

🔗 参考文献

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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