当前位置：首页 > article >正文

Matlab实现鼠群优化算法优化回声状态网络模型（ROS-ESN）（附源码）

article 2024/11/2 11:18:52

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

鼠群优化算法（Rat Swarm Optimization, ROS）是一种基于老鼠群体行为的群体智能优化算法。ROS通过模拟老鼠在寻找食物时的聚集、分散和跟随行为，来探索解空间并寻找最优解。该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，尤其适合解决多模态优化问题。然而，ROS在处理高维复杂优化问题时可能会遇到早熟收敛的问题，即过早地陷入局部最优解。

回声状态网络（Echo State Network, ESN）是一种特殊的递归神经网络，特别适用于处理时间序列数据。ESN的核心在于其“储备池”，这是一个预先构建好的大规模随机连接网络，用于接收输入信号并产生动态响应。ESN的训练过程非常简单，只需调整输出层的权重，这大大减少了计算成本。然而，ESN的性能很大程度上取决于几个关键超参数的设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不恰当的超参数配置会影响模型的预测精度和泛化能力。

利用ROS优化ESN的超参数，可以充分发挥ROS的搜索优势，帮助ESN找到最佳的超参数配置，从而提高模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。这种结合方式不仅解决了ESN对超参数敏感的问题，还扩展了ROS在实际问题解决中的应用范围，例如在经济预测、环境监测、医疗诊断等领域，展现了群体智能算法与机器学习技术融合的巨大潜力。

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);

%% 获取最优参数

hidden = WBest_pos(1); % 储备池规模
lr = WBest_pos(2); % 学习率（更新速度）
reg = WBest_pos(3); % 正则化系数

%% 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-+','LineWidth',0.5)
legend('真实值','ROS-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',0.5)
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('预测误差')
title('测试集预测误差')
grid on;
legend('ROS-ESN预测输出误差')

3实验结果