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摘要：新型智能优化算法 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测
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1.新型智能优化算法 | Matlab实现FA-ESN萤火虫算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据)；
2.数据集为excel，多输入单输出数据集，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行；
3.优化的参数为：三个参数，储备池规模，学习率，正则化系数。命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；
4.运行环境Matlab2018b及以上；
5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpuXlJlq
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%% 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%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';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);%% 数据平铺P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train = t_train';t_test = t_test' ;%% 数据格式转换for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);end
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嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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