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🔥 内容介绍

在当今信息时代，数据的重要性变得越来越突出。随着大数据的兴起，人们需要从庞大的数据集中提取有价值的信息。在这个背景下，深度学习技术迅速发展，并在各个领域展示了强大的预测和分析能力。然而，深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源和时间，这限制了其在实际应用中的广泛使用。

为了解决深度学习模型的训练效率问题，研究人员提出了一种基于鹈鹕算法的改进方法，用于优化极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）模型。该方法被称为POA-DELM（Pelican Optimization Algorithm based Deep Extreme Learning Machine），它结合了鹈鹕算法和ELM模型，以提高数据回归预测的准确性和效率。

首先，让我们了解一下极限学习机（ELM）模型。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层的权重和偏差是随机初始化的，并且在训练过程中不需要调整。相比之下，传统的神经网络模型需要通过反向传播算法来调整权重和偏差，这使得ELM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。

然而，ELM模型仍然存在一些问题，例如对于复杂的非线性数据集，其预测性能可能不够理想。为了解决这个问题，研究人员引入了鹈鹕算法作为优化算法，用于改进ELM模型的性能。鹈鹕算法是一种基于鹈鹕鸟群行为的启发式优化算法，它模拟了鹈鹕鸟群在觅食过程中的搜索行为，以寻找最优解。

POA-DELM方法的核心思想是将鹈鹕算法应用于ELM模型的训练过程中。具体而言，POA-DELM通过调整ELM模型的隐层权重和偏差，以最小化预测误差。鹈鹕算法的搜索策略可以帮助POA-DELM找到更好的权重和偏差组合，从而提高模型的预测准确性。

为了验证POA-DELM方法的有效性，研究人员进行了一系列的实验。他们选择了多个数据集，并将POA-DELM与其他常用的回归模型进行了比较，包括传统的ELM模型和基于粒子群优化算法的ELM模型。实验结果表明，POA-DELM在大多数数据集上都取得了最好的预测性能，证明了其在数据回归预测中的有效性和优越性。

综上所述，基于鹈鹕算法改进的深度学习极限学习机POA-DELM方法为数据回归预测提供了一种高效而准确的解决方案。该方法的研究成果对于实际应用中的数据分析和预测具有重要的意义。未来，我们可以进一步探索POA-DELM在其他领域的应用，并不断改进和优化该方法，以满足不同数据分析任务的需求。

📣 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 );

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🔗 参考文献

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1 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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.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

3 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 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

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合