WOA-ELM时间序列预测与MATLAB实现代码解析

资源摘要信息:"基于鲸鱼算法优化极限学习机WOA-ELM时间序列预测，是一篇介绍如何利用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）来提升极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）在时间序列预测中的性能的研究文章。该研究结合了WOA的全局搜索能力和ELM的学习速度，提出了一种新的优化方法WOA-ELM，并给出了相应的matlab代码实现。本文的目标是通过优化算法对ELM的参数进行调整，以提高时间序列预测的准确性。 WOA是一种模拟座头鲸捕食行为的启发式算法，它在解决优化问题时能够寻找到最优解或者接近最优解。ELM是一种新型的单隐藏层前馈神经网络，其训练过程简单快捷，但传统ELM在面对时间序列预测等复杂问题时，网络参数的选择对模型性能有很大影响。通过结合WOA和ELM，可以实现网络参数的智能优化，提升预测的准确性。 该文章中提到的评价指标，包括R平方（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE），这些都是评估预测模型性能的标准指标。R2用于衡量模型对数据的解释能力，MAE用于衡量预测值和实际值之间的平均差异，MSE衡量的是误差的平方平均值，RMSE是MSE的平方根，也是一个常用衡量误差的标准，而MAPE则反映预测的准确度，数值越小，预测越准确。 提供的压缩包子文件中的WOA.m文件包含了鲸鱼优化算法的核心实现代码；calc_error.m文件用于计算预测模型的误差；main.m是主程序，用于运行WOA-ELM算法并进行时间序列预测；initialization.m文件包含了算法初始化的相关代码；data_process.m文件则包含了数据预处理的代码，如数据加载、清洗等；windspeed.xls是一个实际用于预测的数据集文件；pathA则可能是一个变量，用于设定数据文件的路径。 综上所述，这份资源为研究者和工程师提供了一个用于时间序列预测的WOA-ELM模型实现框架，以及评估该模型性能的具体方法。对于希望在时间序列分析领域应用优化算法和机器学习模型的研究人员来说，这是一份宝贵的参考资料。"