Matlab实现麻雀优化算法优化回声状态网络模型 （SSA-ESN）（附源码）
目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取
1内容介绍
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀的觅食行为及其在面临危险时的预警机制。SSA通过模拟麻雀的这些自然行为来寻找问题的最优解。该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，但在某些情况下可能会出现早熟收敛的问题，即过早地收敛到局部最优解。
回声状态网络（Echo State Network, ESN）是递归神经网络的一种变体，特别适用于处理时间序列数据。ESN的核心优势在于其训练过程相对简单快速，因为只有输出层的权重需要调整，而内部的“回声状态”层则保持固定。这种结构使得ESN能够高效地学习动态系统的长期依赖关系。然而，ESN的性能高度依赖于超参数的选择，如储备池大小、输入权重比例等，这给实际应用带来了一定挑战。
将SSA应用于ESN超参数优化中，可以通过智能搜索策略自动调整ESN的关键参数，从而提高模型的预测精度和泛化能力。这种方法不仅继承了SSA强大的搜索能力，还解决了ESN对超参数敏感的问题，使其在时间序列预测、模式识别等领域展现出更佳的应用潜力。
2部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
tic
load bwand
%% 导入数据
x=bwand;
[r,s] = size(x);
output=x(:,s);
input=x(:,1:s-1); %nox
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 训练模型
net = esn_train(p_train, t_train, hidden, lr, Init, reg);
%% 预测
t_sim1 = esn_sim(net, p_train);
t_sim2 = esn_sim(net, p_test );
%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
%% 均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);
%% 绘图
%% 测试集结果
figure;
plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']);
figure;
ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);
%%
%% 预测集绘图
figure
plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',1.5)
legend('真实值','SSA-ESN预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'测试集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' RPD= ' num2str(RPD2) ')']};
title(string)
%% 测试集误差图
figure
ERROR3=T_test-T_sim2
plot(T_test-T_sim2,'b-*','LineWidth',1.5)
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('预测误差')
title('测试集预测误差')
grid on;
legend('SSA-ESN预测输出误差')
3实验结果
4内容获取
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Matlab实现SSA-ESN麻雀优化算法优化回声状态网络模型源码介绍：
MATLAB完整源码和数据（MATLAB完整源码+数据）（excel数据可替换），
1.多种变量输入，单个变量输出；
2.MatlabR2018b及以上版本一键运行；
3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。