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基于RIME-DELM算法的时序预测：2023年的新利器

news 2026/3/27 3:56:56

RIME-DELM【23年新算法】时序预测，基于霜冰优化算法(RIME)优化深度极限学习机(DELM)的时间序列预测程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为Excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序替换你的数据即可用适合新手小白保证源程序运行，

在时间序列预测的领域里，不断有新的算法涌现，为我们解决各种实际问题提供更精准的工具。今天要给大家分享的就是2023年新出的基于霜冰优化算法（RIME）优化深度极限学习机（DELM）的时间序列预测方法，也就是RIME - DELM算法。

一、运行环境与准备工作

首先，这个程序的运行环境要求MATLAB版本为2019及其以上。为啥有这个要求呢？其实新版本的MATLAB会带来更多的功能和更好的兼容性，能让我们的算法更加稳定地运行。

数据格式是Excel，这对于大多数人来说应该很友好，毕竟Excel在数据处理方面非常普遍，易于操作和理解。而且程序已经调试好啦，对新手小白特别友好，你只需要替换数据集就可以运行。想象一下，就像你有一辆调试好的赛车，只需要换个赛道就能驰骋啦。

二、评价指标

在评估这个算法的预测效果时，我们使用了一系列常见且重要的指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE等。

R2（决定系数）：它主要衡量的是模型对数据的拟合优度，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。
MAE（平均绝对误差）：计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值，它直观地反映了预测值与真实值的平均偏离程度。
MSE（均方误差）：通过计算预测值与真实值之间误差平方的平均值，加大了误差较大点的权重，更注重较大误差的影响。
RMSE（均方根误差）：对MSE开平方，将误差还原到与真实值相同的数量级，便于理解和比较。

这些指标从不同角度反映了模型的预测性能，让我们能全面地评估RIME - DELM算法的表现。

三、代码解析

下面给大家简单解析下关键代码部分（由于整体代码较长，这里只摘取部分关键片段示意）。

1. 数据读取

data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 读取Excel数据 time_series = table2array(data(:,1)); % 假设第一列是时间序列数据

这部分代码很简洁明了，使用readtable函数读取Excel文件中的数据，然后将表格数据转换为数组，方便后续处理。

2. 模型构建与训练

hidden_neurons = 50; % 设置隐藏层神经元数量 input_data = time_series(1:end - 1); target_data = time_series(2:end); % 初始化深度极限学习机 net = delm(input_data', target_data', hidden_neurons); % 使用霜冰优化算法（RIME）优化DELM opt_net = rime_optimize(net, input_data', target_data');

这里首先设置了隐藏层神经元数量，这是影响模型性能的一个重要参数。然后准备好输入数据和目标数据，接着初始化深度极限学习机net。最后使用自定义的rimeoptimize函数对net进行优化，这个rimeoptimize函数就是霜冰优化算法的具体实现部分，通过对网络参数的优化调整，让模型能更好地拟合数据。

3. 预测与评估

prediction = predict(opt_net, input_data'); % 计算评价指标 r2 = 1 - sum((target_data - prediction).^2) / sum((target_data - mean(target_data)).^2); mae = mean(abs(target_data - prediction)); mse = mean((target_data - prediction).^2); rmse = sqrt(mse);

模型训练好后，就可以用优化后的模型opt_net进行预测啦。预测完成后，根据预测值和真实值来计算前面提到的评价指标R2、MAE、MSE、RMSE。