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
海洋捕食者优化算法（Marine Predators Algorithm, MPA）是一种基于海洋生物捕食行为的新型群体智能优化算法。MPA通过模拟海洋捕食者如鲨鱼、海豚等在寻找猎物时的追踪、包围和攻击行为，来指导算法在解空间中进行搜索，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，能够有效处理多模态优化问题。然而，MPA在面对高维度或极其复杂的优化问题时，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）是一种高效的递归神经网络，主要用于时间序列数据的处理。ESN通过一个预先构建好的“储备池”来传递输入信号，该储备池通常是一个大规模的随机连接网络，而模型的训练仅需调整输出层的权重。ESN的优点在于训练过程简单、计算效率高，但其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，不合适的超参数设置会严重影响模型的表现。
利用MPA优化ESN的超参数，可以充分发挥MPA的搜索优势，帮助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。此外，这种结合方式还为MPA在解决实际工程问题中提供了新的应用场景，例如在经济预测、环境监测、健康诊断等领域，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','MPA-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('MPA-ESN预测输出误差')
3实验结果
4内容获取
Matlab实现MPA-ESN海洋捕食者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。
