Matlab
实现CDO-ESN
切诺贝利灾难优化器算法（
CDO）优化回声状态网络（
ESN）多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的迅速发展，回声状态网络（ESN）作为一种基于递归神经网络的算法，已经被广泛应用于多种时序预测任务中。回声状态网络具有独特的动力学特性，特别是在处理时间序列数据时，能够通过随机初始化的权重和简单的
线性输出层实现强大的预测能力。然而，在实际应用中，如何有效地优化ESN中的参数，尤其是在多输入单输出（MISO）回归预测问题中，仍然是一个挑战。为了提升回声状态网络的预测精度，研究人员不断探索新的优化算法。
切尔诺贝利灾难优化器（Chernobyl Disaster Optimizer，简称CDO）是一种新兴的优化算法，灵感来源于切尔诺贝利核灾难的混乱和突变过程。CDO模拟灾难性事件中的极端不确定性，通过模拟扰动和重建的过程，在参数优化中实现全局最优解的搜索。与传统的优化算法相比，CDO在处理复杂高维问题时展现出较强的全局搜索能力， ...