Matlab实现北方苍鹰优化算法优化回声状态网络模型（NGO-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

北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种基于北方苍鹰捕食行为的群体智能优化算法。NGO通过模拟北方苍鹰在森林中追踪、包围和捕捉猎物的过程，来实现对优化问题的求解。该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，特别是在处理多模态优化问题时表现出色。然而，NGO也可能存在早熟收敛的风险，即在搜索过程中过早地停留在局部最优解上，特别是在处理高维复杂优化问题时。

回声状态网络（Echo State Network, ESN）是一种高效的递归神经网络，特别适合处理时间序列数据。ESN的核心在于其“储备池”——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的训练过程仅需调整输出层的权重，因此计算效率高、训练速度快。然而，ESN的性能高度依赖于超参数的合理设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不适当的超参数配置会显著影响模型的预测精度和泛化能力。

将NGO应用于ESN的超参数优化中，可以利用NGO的强大搜索能力，为ESN找到最佳的超参数配置，从而提升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NGO在实际问题解决中的应用范围，如在经济预测、环境监测、医疗诊断等多个领域展现出广泛的应用前景。

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','NGO-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('NGO-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。