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(ω_max - ω_min) × t / T_max其中ω(t)为第t代惯性权重ω_max、ω_min分别为权重最大值与最小值T_max为最大迭代次数该机制使算法在迭代过程中实现“全局探索-局部开发”的平滑过渡有效提升寻优效率与精度。三多目标优化框架构建突破传统单目标优化仅最小化预测误差的局限构建“预测精度-节点效率”双目标优化框架以均方误差MSE衡量预测精度以隐层节点激活频率标准差衡量节点冗余度通过非支配排序遗传算法NSGA-II的精英保留策略构建帕累托最优解集实现“高精度预测”与“轻量化节点配置”的协同优化。三、实验验证与性能分析为验证LEA-RBF模型的优越性选取电力负荷数据集含2000组样本输入特征包括温度、湿度、日期类型、历史负荷与标准非线性测试函数作为实验对象设置传统RBFK-means初始化、PSO-RBF、GA-RBF为对比模型从预测精度、节点效率、收敛速度三个维度进行性能评估实验环境为MATLAB R2024a硬件配置为Intel i7-13700H处理器、16GB内存。一评估指标定义均方根误差RMSE衡量预测值与真实值的偏差程度值越小精度越高决定系数R²衡量模型拟合优度越接近1表明拟合效果越好隐层节点数反映模型轻量化程度节点数越少资源消耗越低收敛迭代次数衡量算法寻优效率次数越少收敛速度越快。二实验结果与分析1. 预测精度对比在电力负荷预测实验中LEA-RBF模型的RMSE仅为0.082较传统RBF0.131降低37.6%较PSO-RBF0.115降低28.7%较GA-RBF0.103降低20.4%同时LEA-RBF的R²达到0.987显著高于对比模型传统RBF0.923、PSO-RBF0.956、GA-RBF0.968。在标准非线性测试函数实验中LEA-RBF的拟合优度R²突破0.99验证了其处理复杂非线性关系的强大能力。2. 节点效率对比LEA-RBF通过多目标优化框架实现隐层节点的自适应精简最优模型隐层节点数仅为14个而传统RBF需25个节点PSO-RBF与GA-RBF分别需19个、17个节点同时LEA-RBF的隐层节点激活频率标准差低至0.03表明节点分布更均衡无冗余节点浪费有效降低了模型计算成本。3. 收敛速度对比收敛曲线分析显示LEA-RBF在迭代80次后即可达到最优解而PSO-RBF需120次迭代GA-RBF需150次迭代。LEA的收敛效率较PSO提升33.3%较GA提升46.7%这得益于其自适应社会分工策略与动态权重调整机制实现了全局搜索与局部开发的高效平衡。四、理论贡献与应用价值一理论贡献1. 首次将狮群优化算法的分层协作机制引入RBF神经网络优化突破了传统群体智能算法“单一角色搜索”的局限为神经网络参数优化提供了全新的仿生优化框架2. 构建“预测精度-节点效率”双目标优化体系解决了传统RBF模型“重精度、轻效率”的设计缺陷丰富了神经网络轻量化优化的理论方法3. 验证了狮群优化算法在神经网络参数优化中的有效性与优越性拓展了群体智能算法的应用场景为深度学习模型的参数优化提供了新的思路。二应用价值1. 工业与能源领域在电力负荷预测中LEA-RBF可将预测误差控制在±2%以内满足电力系统实时调度需求助力提升能源配置效率与电网稳定性2. 智能制造领域可应用于工业过程参数预测如化工反应温度、机械加工精度预测通过高精度预测实现生产过程的精准控制降低生产成本3. 通用预测场景模型框架具有良好的可迁移性可拓展至物流库存预测、环境质量预测等领域为各行业决策提供可靠的数据支撑4. 技术落地优势基于MATLAB可实现快速建模与代码部署且模型节点精简、收敛速度快易于在嵌入式设备与边缘计算场景中应用。五、未来研究方向本研究提出的LEA-RBF回归预测模型为复杂系统预测提供了高效解决方案未来可从以下方向进一步深化算法改进引入混沌理论或差分进化思想优化狮群个体的位置更新策略进一步提升算法的寻优精度与鲁棒性跨领域拓展探索LEA优化框架在CNN、LSTM等深度学习模型中的应用推动深度学习模型的轻量化与高效化数据适配性提升结合迁移学习技术降低模型对标注数据的依赖拓展其在工业物联网等低资源场景中的应用可解释性增强引入SHAP等可解释性分析方法揭示模型预测的内在逻辑提升模型在关键决策场景中的可信度。六、结论本研究创新性地将狮群优化算法与径向基神经网络相结合提出LEA-RBF回归预测模型。通过自适应社会分工、动态权重调整与多目标优化的协同设计有效解决了传统RBF网络参数初始化敏感、节点冗余、收敛速度慢等问题。实验验证表明该模型在预测精度、节点效率与收敛速度上均显著优于传统RBF、PSO-RBF等对比模型具备扎实的理论基础与广泛的应用前景。LEA-RBF模型的提出不仅丰富了神经网络优化的技术体系也为复杂系统的精准预测提供了全新的有效工具。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 沈立新,陈燕,刘振峰.基于虚拟物流企业的联盟伙伴选择方法研究[C]//软科学国际研讨会.2004.[2] 贺绍亚,彭宝营,杨庆东.基于LSO-SVR算法的多温区温度偏差预测模型[J].北京信息科技大学学报自然科学版, 2022(003):037.[3] 刘苗苗,张玉莹,郭景峰,等.融合多策略改进的自适应狮群优化算法[J].北京邮电大学学报, 2024, 47(1):85-93.DOI:10.13190/j.jbupt.2022-276. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP