Python
实现基于
NGO-ESN
北方苍鹰优化算法
(NGO)
优化回声状态网络（
ESN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着数据时代的飞速发展，时序数据在金融预测、工业控制、环境监测、医疗诊断等领域的应用日益广泛。有效地建模和预测复杂的多输入单输出（MISO）时序关系，成为智能数据分析中的核心问题。传统的递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）虽然在时序建模中表现突出，但其训练过程复杂且计算成本高。回声状态网络（ESN）作为一种新型递归网络，凭借其只训练输出层、输入层和水库权重固定的优势，在时序数据预测中展现出极高的计算效率和良好的泛化能力。然而，ESN的性能高度依赖水库的结构参数，如谱半径、稀疏度、输入权重分布等，参数设置不当可能导致模型收敛不稳定或预测精度不足。
为此，近年来多种元启发式算法被引入到ESN参数优化领域，以提升其预测性能。北方苍鹰优化算法（NGO）作为一种模拟北方苍鹰捕猎行为的群智能算法，结合了强烈的全局搜索能力和高效的局部开 ...