Matlab
实现DBO-ESN
蜣螂算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
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回声状态网络（Echo State Network, ESN）是一种独特的递归神经网络（RNN）架构，广泛应用于动态系统的建模、时序数据预测以及信号处理任务。它的核心思想是在随机生成的隐层节点的基础上，通过训练输出权重来完成任务，从而避免了传统RNN中复杂的反向传播训练过程，显著减少了训练时间和计算成本。尽管ESN在很多应用中取得了优异的性能，但它的性能依赖于隐层节点的随机权重及其激活值，因此如何优化这些参数，提升模型的准确性和鲁棒性，是实现ESN高效应用的一个重要课题。
在此背景下，蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）作为一种新兴的群体智能优化算法，因其简单高效且易于实现，受到了越来越多的关注。DBO模仿了蜣螂的觅食行为，采用适应性搜索策略，在探索和开发之间取得平衡。这使得DBO在高维、多峰的优化问题中具有较好的全局搜索能力。
本项目的目标 ...