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做简历的网站都有哪些内容,做茶道网站,360搜索网站提交,搜索引擎优化内容包括哪些方面以下是一个 完整的 Python 实现#xff1a;基于遗传算法#xff08;GA#xff09;优化模糊 C 均值聚类#xff08;FCM#xff09;的多变量时间序列预测模型。该方法结合#xff1a; FCM 聚类#xff1a;对历史时间序列模式进行软聚类#xff0c;提取典型模式#xff1…以下是一个完整的 Python 实现基于遗传算法GA优化模糊 C 均值聚类FCM的多变量时间序列预测模型。该方法结合FCM 聚类对历史时间序列模式进行软聚类提取典型模式遗传算法GA自动优化 FCM 的关键参数如聚类数 (c)、模糊指数 (m)以及预测模型的超参数模式匹配 加权预测利用聚类中心进行未来值预测。✅ 适用于电力负荷、光伏功率、交通流量等多变量时间序列✅ 提供端到端可运行代码含模拟数据✅ 使用skfuzzyscikit-fuzzy和DEAPGA 库 依赖库安装pipinstallnumpy pandas scikit-fuzzy deap matplotlib scikit-learn 方法原理简述滑动窗口构造样本将多变量时间序列转为监督学习格式。FCM 聚类对历史样本输入窗口进行聚类得到 (c) 个聚类中心。预测机制对新输入窗口计算其到各聚类中心的隶属度用隶属度加权对应“未来输出”的平均值作为预测。GA 优化目标决策变量聚类数 (c \in [2,10])模糊指数 (m \in [1.1, 5.0])目标函数验证集上的均方误差MSE 完整 Python 源码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportskfuzzyasfuzzfromdeapimportbase,creator,tools,algorithmsimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt# ----------------------------# 1. 数据生成可替换为真实数据# ----------------------------defgenerate_multivariate_time_series(n_samples1000):tnp.arange(n_samples)# 多变量温度、湿度、风速、负荷目标temp2010*np.sin(2*np.pi*t/24)np.random.normal(0,1,n_samples)humidity6020*np.cos(2*np.pi*t/24)np.random.normal(0,3,n_samples)wind53*np.sin(2*np.pi*t/12)np.random.normal(0,0.5,n_samples)load(temp*0.8humidity*(-0.2)wind*(-0.5)50*np.sin(2*np.pi*t/24)np.random.normal(0,2,n_samples))loadnp.clip(load,0,None)# 负荷非负returnnp.column_stack([temp,humidity,wind,load])# ----------------------------# 2. 构造监督学习数据集# ----------------------------defcreate_dataset(data,lookback,horizon1):X,Y[],[]foriinrange(len(data)-lookback-horizon1):X.append(data[i:ilookback].flatten())# 展平多变量窗口Y.append(data[ilookback:ilookbackhorizon,-1])# 预测最后一列负荷returnnp.array(X),np.array(Y).squeeze()# ----------------------------# 3. FCM 预测器类# ----------------------------classFCMForecaster:def__init__(self,c,m,lookback,n_features):self.cint(c)self.mm self.lookbacklookback self.n_featuresn_features self.centers_Noneself.future_means_Nonedeffit(self,X_train,Y_train):# X_train: [N, lookback * n_features]# 执行 FCM 聚类cntr,u,_,_,_,_,_fuzz.cmeans(dataX_train.T,cself.c,mself.m,error1e-5,maxiter1000,initNone)self.centers_cntr# [c, D]# 计算每个簇对应的未来值均值future_meansnp.zeros(self.c)foriinrange(self.c):# 隶属度 0.5 视为属于该簇或加权平均weightsu[i,:]ifnp.sum(weights)1e-6:future_means[i]np.average(Y_train,weightsweights)else:future_means[i]np.mean(Y_train)self.future_means_future_meansdefpredict(self,X_test):# 计算测试样本到各中心的隶属度u,_,_,_,_,_fuzz.cmeans_predict(test_dataX_test.T,cntr_trainedself.centers_,mself.m,error1e-5,maxiter1000)# 加权预测prednp.dot(u.T,self.future_means_)returnpred# ----------------------------# 4. GA 评估函数# ----------------------------defevaluate_ga(individual,X_train,Y_train,X_val,Y_val,lookback,n_features):c,mindividual cint(round(c))cmax(2,min(10,c))# 约束聚类数mmax(1.1,min(5.0,m))try:modelFCMForecaster(cc,mm,lookbacklookback,n_featuresn_features)model.fit(X_train,Y_train)y_predmodel.predict(X_val)msemean_squared_error(Y_val,y_pred)return(mse,)exceptExceptionase:return(float(inf),)# ----------------------------# 5. 主程序# ----------------------------if__name____main__:# --- 数据准备 ---datagenerate_multivariate_time_series(1200)lookback24# 使用前24小时预测下一小时X,Ycreate_dataset(data,lookback,horizon1)# 划分训练/验证/测试split1int(0.7*len(X))split2int(0.85*len(X))X_train,Y_trainX[:split1],Y[:split1]X_val,Y_valX[split1:split2],Y[split1:split2]X_test,Y_testX[split2:],Y[split2:]# 标准化仅对输入Xscaler_XStandardScaler()X_trainscaler_X.fit_transform(X_train)X_valscaler_X.transform(X_val)X_testscaler_X.transform(X_test)n_featuresdata.shape[1]# --- GA 设置 ---creator.create(FitnessMin,base.Fitness,weights(-1.0,))creator.create(Individual,list,fitnesscreator.FitnessMin)toolboxbase.Toolbox()toolbox.register(c,random.randint,2,10)toolbox.register(m,random.uniform,1.1,5.0)toolbox.register(individual,tools.initCycle,creator.Individual,(toolbox.c,toolbox.m),n1)toolbox.register(population,tools.initRepeat,list,toolbox.individual)# 评估函数绑定数据toolbox.register(evaluate,evaluate_ga,X_trainX_train,Y_trainY_train,X_valX_val,Y_valY_val,lookbacklookback,n_featuresn_features)toolbox.register(mate,tools.cxBlend,alpha0.5)toolbox.register(mutate,tools.mutGaussian,mu0,sigma0.5,indpb0.2)toolbox.register(select,tools.selTournament,tournsize3)# --- 运行 GA ---poptoolbox.population(n20)hoftools.HallOfFame(1)statstools.Statistics(lambdaind:ind.fitness.values)stats.register(avg,np.mean)stats.register(min,np.min)print( 开始遗传算法优化 FCM 参数...)algorithms.eaSimple(pop,toolbox,cxpb0.7,mutpb0.2,ngen15,statsstats,halloffamehof,verboseTrue)best_c,best_mhof[0]best_cint(round(best_c))best_mmax(1.1,min(5.0,best_m))print(f\n✅ 最优参数: c{best_c}, m{best_m:.2f})# --- 最终模型训练与测试 ---final_modelFCMForecaster(cbest_c,mbest_m,lookbacklookback,n_featuresn_features)final_model.fit(X_train,Y_train)y_pred_testfinal_model.predict(X_test)test_msemean_squared_error(Y_test,y_pred_test)test_maenp.mean(np.abs(Y_test-y_pred_test))print(f\n 测试集性能:)print(f MSE {test_mse:.4f})print(f MAE {test_mae:.4f})# --- 可视化 ---plt.figure(figsize(12,5))plt.plot(Y_test[:200],labelActual,linewidth1.5)plt.plot(y_pred_test[:200],--,labelPredicted (GA-FCM),linewidth1.5)plt.title(fGA-FCM Time Series Prediction (MAE{test_mae:.2f}))plt.xlabel(Time Step)plt.ylabel(Target Value)plt.legend()plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show() 关键说明1.为什么用 FCM 做预测FCM 提供软聚类每个样本属于多个模式适合时间序列的模糊性聚类中心代表“典型历史模式”其对应的未来值可作为预测依据。2.GA 优化什么聚类数 (c)太少欠拟合太多过拟合模糊指数 (m)控制隶属度模糊程度(m \to 1)硬聚类(m \to \infty)均匀隶属。3.预测机制细节训练时记录每个簇的未来值加权平均预测时用新样本的隶属度加权这些平均值。4.局限性与改进方向问题改进方案仅用聚类中心忽略时序动态结合 LSTM/Transformer 提取特征后再聚类预测单步扩展为多步递归预测或 seq2seq无不确定性量化输出隶属度作为置信度 参考文献Bezdek, J. C. (1981).Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms.Goldberg, D. E. (1989).Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning.Chen, Y., et al. (2020).Short-term load forecasting using FCM and GA. Energy Reports.