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一种鲸鱼优化算法优化深度极限学习机DELM中的各极限学习机中自动编码器的输入权重与偏置，建立WOA-DELM回归预测模型，多输入单输出模型，时间窗法，代码注释清晰，替换数据简单，只需替换自己的excel或者csv数据路径即可。 （python代码）

在数据预测领域，我们常常追求更精准、高效的模型。今天要和大家分享的是利用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine，DELM）中各极限学习机里自动编码器的输入权重与偏置，进而构建WOA - DELM回归预测模型，这是一个多输入单输出的模型，并且采用时间窗法来处理数据。整个代码实现的过程非常友好，注释清晰，后续若你有新的数据，仅需替换自己的excel或者csv数据路径即可。

一、鲸鱼优化算法（WOA）简介

鲸鱼优化算法是一种受座头鲸群体狩猎行为启发而提出的元启发式优化算法。座头鲸会采用一种独特的“气泡网”狩猎策略，算法模拟了这一过程来寻找最优解。

二、深度极限学习机（DELM）简介

深度极限学习机结合了极限学习机（ELM）的快速学习能力和深度学习的层次结构。它通过自动编码器来逐层提取数据特征，然后将这些特征输入到传统的ELM分类器或回归器中进行最终的预测。

三、WOA - DELM回归预测模型

1. 数据准备

首先，我们需要导入必要的库，并读取数据。这里假设数据存储在一个CSV文件中，且数据格式符合模型输入要求。

import pandas as pd import numpy as np # 读取数据，这里仅需替换此路径为你的数据路径 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 假设数据集中前几列为特征，最后一列为标签 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values

2. 时间窗法处理数据

时间窗法常用于时间序列数据，通过将连续的时间序列分割成固定长度的窗口，来为模型提供具有上下文信息的输入。

def create_time_windows(X, y, window_size): X_windows = [] y_windows = [] for i in range(len(X) - window_size): X_windows.append(X[i:i + window_size]) y_windows.append(y[i + window_size]) return np.array(X_windows), np.array(y_windows) window_size = 10 # 可根据实际情况调整 X_windows, y_windows = create_time_windows(X, y, window_size)

3. 自动编码器部分

自动编码器是一种无监督学习算法，旨在学习数据的高效编码表示。这里我们简单构建一个全连接的自动编码器示例。

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 构建自动编码器 def build_autoencoder(input_dim): model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=input_dim)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(input_dim, activation='linear')) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model input_dim = X_windows.shape[2] autoencoder = build_autoencoder(input_dim) autoencoder.fit(X_windows.reshape(-1, input_dim), X_windows.reshape(-1, input_dim), epochs=50, batch_size=32, verbose=0)

4. 极限学习机部分

极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其隐藏层的权重和偏置是随机生成的，输出层权重通过最小二乘法求解。

class ELM: def __init__(self, input_size, hidden_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.W = np.random.rand(self.hidden_size, self.input_size) self.b = np.random.rand(self.hidden_size, 1) def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def train(self, X, y): H = self.sigmoid(np.dot(self.W, X.T) + self.b) self.beta = np.dot(np.linalg.pinv(H), y.T) def predict(self, X): H = self.sigmoid(np.dot(self.W, X.T) + self.b) y_pred = np.dot(self.beta.T, H).T return y_pred

5. 鲸鱼优化算法优化部分

这里我们利用鲸鱼优化算法来优化自动编码器的输入权重和偏置。由于实际优化过程较为复杂，以下代码仅为简化的示意结构。

# 简化的WOA优化自动编码器权重示意代码 # 实际需要更复杂的计算和适应度函数 def woa_optimize_autoencoder(autoencoder, X_windows, y_windows): # 初始化鲸鱼位置等参数 num_whales = 10 dim = autoencoder.input_shape[1] whales = np.random.rand(num_whales, dim) # 迭代优化 for t in range(100): for i in range(num_whales): # 计算适应度，这里假设适应度是预测误差的相反数 autoencoder.set_weights([whales[i].reshape(-1, 1), autoencoder.get_weights()[1]]) y_pred = autoencoder.predict(X_windows.reshape(-1, dim)) fitness = -np.mean((y_pred - y_windows.reshape(-1, 1)) ** 2) # 更新鲸鱼位置等操作 #... best_whale = whales[np.argmax([-np.mean((autoencoder.predict(X_windows.reshape(-1, dim)).reshape(-1, 1) - y_windows.reshape(-1, 1)) ** 2) for autoencoder in [build_autoencoder(dim) for _ in range(num_whales)]])] autoencoder.set_weights([best_whale.reshape(-1, 1), autoencoder.get_weights()[1]]) return autoencoder

6. 构建WOA - DELM模型并预测

最后，我们将优化后的自动编码器与极限学习机结合，构建完整的WOA - DELM模型并进行预测。

# 利用优化后的自动编码器特征 encoded_X = autoencoder.predict(X_windows.reshape(-1, input_dim)).reshape(X_windows.shape) # 构建并训练极限学习机 elm = ELM(encoded_X.shape[2], 100) elm.train(encoded_X.reshape(-1, encoded_X.shape[2]), y_windows) # 预测 y_pred = elm.predict(encoded_X.reshape(-1, encoded_X.shape[2]))

通过以上步骤，我们就完成了基于鲸鱼优化算法优化深度极限学习机的回归预测模型的构建与实现。整个过程从数据准备、时间窗处理，到自动编码器、极限学习机以及鲸鱼优化算法的结合，虽然代码有一定复杂度，但每一步都注释清晰，并且数据替换非常方便，希望对大家在回归预测任务中有帮助。

以上代码仅是一个基础示例，实际应用中可能需要根据数据特点和具体问题进行更多的调整和优化。欢迎大家一起讨论交流。