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🔥 内容介绍
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，时间序列预测在金融、气象、交通等领域中扮演着越来越重要的角色。为了提高时间序列预测的准确性和效率，研究人员不断探索新的方法和算法。本文将介绍基于猎食者算法优化极限学习机（HPO-ELM）的时间序列预测算法研究。
首先，让我们先了解一下极限学习机（ELM）算法。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置，然后通过最小化输出层权重的范数来得到输出层的权重。ELM算法具有快速训练速度和较好的泛化能力，因此在时间序列预测中得到了广泛应用。
然而，传统的ELM算法在参数选择和模型优化方面仍然存在一些问题。为了解决这些问题，研究人员提出了基于猎食者算法的优化方法，用于优化ELM算法的参数。猎食者算法是一种模拟自然界中猎食者和猎物之间相互作用的优化算法，通过模拟猎食者捕食猎物的过程来寻找最优解。将猎食者算法应用于ELM算法中，可以有效地提高模型的预测准确性和泛化能力。
在本研究中，研究人员将猎食者算法应用于优化极限学习机，提出了HPO-ELM算法。HPO-ELM算法在参数选择和模型优化方面具有显著的优势，能够更好地适应不同的时间序列预测问题。研究人员通过对多个时间序列数据集进行实验，验证了HPO-ELM算法在时间序列预测中的有效性和优越性。
总之，基于猎食者算法优化极限学习机（HPO-ELM）的时间序列预测算法研究为时间序列预测领域的发展提供了新的思路和方法。HPO-ELM算法在提高预测准确性和泛化能力方面具有显著的优势，有望在金融、气象、交通等领域中得到广泛应用。未来，我们可以进一步探索HPO-ELM算法在其他领域的应用，并不断优化算法，提高其性能和稳定性。相信随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于猎食者算法优化极限学习机的时间序列预测算法将会有更广阔的发展空间。
📣 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
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 许建伟,崔东文.战争策略算法与变色龙算法优化极限学习机的输沙量时间序列预测[J].水力发电, 2022, 48(11):7.
[2] 刘涛,徐成良,陈焕新.基于改进天牛须算法-优化极限学习机的地源热泵能耗预测研究[J].制冷技术, 2019, 39(3):6.DOI:CNKI:SUN:ZLJS.0.2019-03-002.
[3] 刘萌萌.基于信息融合的改进极限学习机预测算法研究[D].辽宁大学,2015.