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张小明 2026/1/19 20:50:33
缔烨建设公司网站,深圳网站制作联系电话,公司如何申请一个网站网址,网站建设兼职工资ELM回归预测 麻雀优化极限学习机回归预测 粒子群优化算法优化极限学习机pso-elm Matlab 代码 狼群优化极限学习机gwo-elm 黏菌优化极限学习机sma-elm 麻雀优化极限学习机ssa-elm 鲸鱼优化极限学习机woa-elm 更多优化算法可加好友可定制说到机器学习中的回归预测#xff0c;极限…ELM回归预测 麻雀优化极限学习机回归预测 粒子群优化算法优化极限学习机pso-elm Matlab 代码 狼群优化极限学习机gwo-elm 黏菌优化极限学习机sma-elm 麻雀优化极限学习机ssa-elm 鲸鱼优化极限学习机woa-elm 更多优化算法可加好友可定制说到机器学习中的回归预测极限学习机ELM绝对是一个让人又爱又恨的存在。爱它是因为它的训练速度实在太太太感人了恨它则是因为它的性能有时候真的让人哭笑不得。不过别担心优化算法来帮忙今天就让我们一起来看看怎么通过优化算法优化极限学习机ELM让它的预测能力更上一层楼。ELM的那些事儿极限学习机Extreme Learning MachineELM是一种单隐层前馈神经网络SLFN的学习算法。它的主要思想是通过随机初始化隐层的参数权值和偏置然后通过求解线性方程组来确定输出层的权重。这个过程既快速又高效因此在很多实际应用中得到了广泛使用。不过ELM的性能很大程度上依赖于隐层参数的随机初始化。有时候随机的参数可能效果不错但有时候可能差强人意。这时候优化算法就派上用场了。通过对ELM的隐层参数进行优化可以显著提高其预测性能。粒子群优化算法优化ELMPSO-ELM粒子群优化算法Particle Swarm Optimization, PSO是一种基于群体智能的优化算法灵感来源于鸟群觅食行为。它的基本思想是通过粒子之间的协作与竞争找到最优解。在PSO-ELM中我们可以用PSO来优化ELM的隐层权值和偏置。具体来说每个粒子代表一组可能的隐层参数粒子通过自身的经验和群体经验不断更新最终找到最优的隐层参数。代码示例PSO-ELM% 初始化参数 numHiddenUnits 20; % 隐层节点数 numParticles 50; % 粒子数 maxIter 100; % 最大迭代次数 % 随机初始化隐层权值 W randn(numInput, numHiddenUnits); b randn(numHiddenUnits, 1); % PSO参数 c1 1.5; % 个体学习因子 c2 1.5; % 群体学习因子 w 0.8; % 惯性权重 % 粒子初始化 particles randn(numParticles, numInput * numHiddenUnits numHiddenUnits); velocities zeros(size(particles)); pBest particles; gBest particles(:, 1); % 迭代优化 for iter 1:maxIter % 计算适应度 for p 1:numParticles Wp reshape(particles(p, 1:numInput * numHiddenUnits), numInput, numHiddenUnits); bp particles(p, numInput * numHiddenUnits 1:end); H sigmoid(Wp * X bp * ones(1, numSamples)); beta H \ Y; MSE mean((H * beta - Y).^2); fitness -MSE; if fitness pBest(p) pBest(p) fitness; end end % 确定全局最优 [~, gIdx] max(fitness); if fitness(gIdx) gBest gBest fitness(gIdx); end % 更新粒子速度和位置 for p 1:numParticles [~,~,~,~, idx] max(pBest); gBestPos particles(idx, :); velocities(p,:) w * velocities(p,:) c1 * rand * (pBest(p,:) - particles(p,:)) c2 * rand * (gBestPos - particles(p,:)); particles(p,:) particles(p,:) velocities(p,:); end end麻雀优化算法优化ELMSSA-ELM麻雀搜索算法Sparrow Search Algorithm, SSA是一种基于群体智能的优化算法灵感来源于麻雀的觅食行为。其核心思想是通过模拟麻雀的飞行行为来寻找最优解。在SSA-ELM中我们可以用SSA来优化ELM的隐层参数。麻雀之间的信息交流和觅食行为可以帮助我们找到更优的隐层参数。代码示例SSA-ELM% 初始化参数 numHiddenUnits 20; numBirds 50; maxIter 100; % 隐层参数初始化 W randn(numInput, numHiddenUnits); b randn(numHiddenUnits, 1); % SSA参数 alpha 1; % 控制麻雀飞行的尺度因子 % 麻雀初始化 birds randn(numBirds, numInput * numHiddenUnits numHiddenUnits); fitness zeros(numBirds, 1); % 迭代优化 for iter 1:maxIter % 计算适应度 for p 1:numBirds Wp reshape(birds(p, 1:numInput * numHiddenUnits), numInput, numHiddenUnits); bp birds(p, numInput * numHiddenUnits 1:end); H sigmoid(Wp * X bp * ones(1, numSamples)); beta H \ Y; MSE mean((H * beta - Y).^2); fitness(p) -MSE; end % 确定最优麻雀 [~,bestIdx] max(fitness); bestBird birds(bestIdx, :); % 更新飞行行为 for p 1:numBirds if p ~ bestIdx birds(p,:) bestBird alpha * randn(size(bestBird)); end end end狼群优化算法优化ELMGWO-ELM狼群算法Grey Wolf Optimizer, GWO是一种基于群智能的优化算法灵感来源于狼群的狩猎行为。其核心思想是通过模拟狼群的包围、攻击和狩猎行为来寻找全局最优解。在GWO-ELM中我们可以用GWO来优化ELM的隐层参数。狼群的群体合作行为可以帮助我们找到更优的隐层参数。代码示例GWO-ELM% 初始化参数 numHiddenUnits 20; numWolves 50; maxIter 100; % 隐层参数初始化 W randn(numInput, numHiddenUnits); b randn(numHiddenUnits, 1); % GWO参数 a 2; % 控制包围行为的缩放因子 % 狼群初始化 wolves randn(numWolves, numInput * numHiddenUnits numHiddenUnits); fitness zeros(numWolves, 1); % 迭代优化 for iter 1:maxIter % 计算适应度 for p 1:numWolves Wp reshape(wolves(p, 1:numInput * numHiddenUnits), numInput, numHiddenUnits); bp wolves(p, numInput * numHiddenUnits 1:end); H sigmoid(Wp * X bp * ones(1, numSamples)); beta H \ Y; MSE mean((H * beta - Y).^2); fitness(p) -MSE; end % 确定最优狼 [~,alphaIdx] max(fitness); alphaW wolves(alphaIdx, :); % 更新狼的位置 for p 1:numWolves if p ~ alphaIdx wolves(p,:) alphaW a * randn(size(alphaW)); end end end后记说了这么多是不是觉得优化ELM其实也没有那么难呢无论是PSO-ELM、SSA-ELM还是GWO-ELM这些优化算法都可以为我们提高ELM的性能提供有力支持。如果你觉得这些还不够还可以试试更多的优化算法比如黏菌优化SMA-ELM、鲸鱼优化WOA-ELM等等。总之优化算法的世界是丰富多彩的想要了解更多优化算法的定制服务记得随时联系我哦
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