多元回归预测 | Matlab粒子群优化算法优化正则化极限学习机(PSO-RELM)回归预测
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🔥 内容介绍
粒子群优化算法（PSO）是一种常用的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的行为，通过不断调整粒子的位置来寻找最优解。而正则化极限学习机（RELM）是一种用于回归分析的机器学习算法，它在处理大规模数据时表现出色。将这两种算法结合起来，可以得到粒子群优化算法优化正则化极限学习机（PSO-RELM）回归算法。
PSO-RELM回归算法的步骤如下：
初始化参数：首先需要初始化粒子群优化算法和正则化极限学习机的参数。包括粒子群的数量、学习因子、惯性权重等参数，以及RELM的输入节点数、隐藏节点数、正则化参数等。
初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，并随机初始化它们的位置和速度。每个粒子都代表了一组参数的解。
计算适应度：根据每个粒子的位置，利用RELM算法计算出对应的适应度值，即回归模型的拟合程度。
更新全局最优解和个体最优解：根据每个粒子的适应度值，更新全局最优解和个体最优解。全局最优解是整个粒子群中适应度最高的解，而个体最优解是每个粒子自身曾经找到的最优解。
更新粒子位置和速度：根据粒子群算法的原理，更新每个粒子的位置和速度，使其向全局最优解和个体最优解的方向移动。
判断终止条件：重复步骤3至步骤5，直到达到设定的迭代次数或满足精度要求的条件。
得到最优解：最终得到适应度值最高的粒子对应的参数就是PSO-RELM回归算法的最优解。
通过以上步骤，我们可以看到粒子群优化算法优化正则化极限学习机（PSO-RELM）回归算法的整个流程。这种算法结合了粒子群优化算法和正则化极限学习机的优点，能够有效地解决回归分析中的优化问题，对于处理大规模数据具有一定的优势。在实际应用中，可以根据具体的问题场景和数据特点来调整参数和优化算法的设计，以获得更好的回归模型效果。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王惠文,孟洁.多元线性回归的预测建模方法[J].北京航空航天大学学报, 2007, 33(4):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-5965.2007.04.028.
[2] 浦瑞良,Yang.应用神经网络和多元回归技术预测森林产量[J].应用生态学报, 1999.DOI:CNKI:SUN:YYSB.0.1999-02-000.
