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资源介绍:
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基于改进的鲸鱼优化算法 GSWOA 对 Elman 神经网络的参数优化及多输入单输出拟合预测
模型
```matlab
% 基于改进的鲸鱼优化算法 GSWOA 对 Elman 神经网络进行参数优化
% 导入或准备数据
% 假设我们有一组多输入单输出的数据集，data 中包含输入和输出
% data = [input_data; output_data];
% 初始化 Elman 神经网络参数
% 初始化网络结构，如隐藏层神经元数量等
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
% 初始化 Elman 网络，并随机设置初始权重和偏置
elmanNet = fitnet(hiddenLayerSize);
elmanNet.divideParam.trainRatio = 0.7; % 训练集比例
elmanNet.divideParam.valRatio = 0.15; % 验证集比例
elmanNet.divideParam.testRatio = 0.15; % 测试集比例
% 基于改进的鲸鱼优化算法 GSWOA 进行参数优化
% 定义目标函数，这里我们以网络的训练误差作为优化目标
% functionValue = @(params)trainError(elmanNet,params,data);
% 初始化 GSWOA 参数
% 鲸鱼群规模、迭代次数等
gswoaParams = initializeGSWOAParams();
% 进行优化循环
for iter = 1:gswoaParams.maxIterations
% 根据 GSWOA 的规则更新鲸鱼的位置和速度等参数
gswoaUpdate(elmanNet, gswoaParams);
% 使用更新后的参数重新训练 Elman 网络
[elmanNet, ~] = train(elmanNet, data); % 这里我们简化地用 train 函数表示训练过程
% 计算当前网络在训练集上的误差
currentTrainError = computeTrainError(elmanNet, data);
gswoaRecordTrainError(iter, currentTrainError); % 记录误差以便后续分析
end
% 建立多输入单输出的拟合预测模型
% 使用优化后的 Elman 网络进行预测
predictedOutput = predict(elmanNet, testData); % testData 为测试集数据
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