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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

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','BWO-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('BWO-ESN预测输出误差')

3实验结果

4内容获取

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Matlab实现BWO-ESN白鲸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。