Matlab实现海鸥优化算法优化回声状态网络模型 （SOA-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

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种受海鸥觅食和飞行行为启发的群体智能优化算法。SOA通过模拟海鸥在空中搜寻食物、聚集和分散的行为模式，来探索和开发解空间，寻找最优解。该算法的特点是具有较强的探索能力和较快的收敛速度，适合解决多模态和高维优化问题。不过，SOA也存在一些潜在的缺点，比如在某些情况下可能会出现早熟收敛，即过早地停止在局部最优解附近。

回声状态网络（Echo State Network, ESN）作为一种轻量级的递归神经网络，其核心思想是在一个固定的、随机生成的“储备池”中传递输入信号，通过调整输出层的权重来完成训练。ESN的优点在于训练过程简单快捷，能够有效地处理时间序列数据。然而，ESN的性能高度依赖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，不当的超参数选择可能导致模型过拟合或欠拟合。

利用SOA优化ESN的超参数，可以充分发挥SOA的全局搜索能力，帮助ESN找到最佳的超参数配置，进而提升模型的预测准确性和稳定性。这种结合方式不仅增强了ESN在时间序列预测、模式识别等领域的应用效果，也为SOA在解决实际工程问题中提供了更多的可能性，如电力负荷预测、金融市场分析等。通过这种方式，SOA与ESN的结合展现了群体智能算法与机器学习技术融合的广阔前景。

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','SOA-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('SOA-ESN预测输出误差')

3实验结果

4内容获取

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Matlab实现SOA-ESN海鸥优化算法优化回声状态网络模型源码介绍：
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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。