多元分类预测 | Matlab灰狼优化算法优化深度极限学习机(GWO-DELM)分类预测
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🔥 内容介绍
故障诊断一直是工程领域中一个重要的课题，尤其是在机械设备和工业生产中。随着深度学习技术的发展，人们开始尝试利用这些先进的算法来改进故障诊断的准确性和效率。在这篇博客中，我们将讨论如何利用灰狼算法来改进深度学习极限学习机（GWO-DELM）来实现故障诊断。
首先，让我们简要介绍一下灰狼算法和极限学习机。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，它模拟了灰狼群体中的领袖与追随者之间的协作和竞争关系，通过模拟狼群的行为来寻找最优解。而极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，它具有快速训练速度和良好的泛化能力。
在传统的故障诊断方法中，通常需要大量的特征提取和手工设计的特征选择，这些过程往往需要大量的人力和时间成本。而利用深度学习技术，特征提取和特征选择的过程可以通过网络自动学习和优化，大大减少了人力和时间成本，同时提高了诊断的准确性。
然而，传统的深度学习算法在处理大规模数据和复杂问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。为了克服这些问题，研究人员开始尝试将优化算法与深度学习算法相结合，以期取得更好的效果。
在这篇博客中，我们提出了一种基于灰狼算法改进深度学习极限学习机（GWO-DELM）来实现故障诊断的方法。首先，我们利用灰狼算法来优化极限学习机的权重和偏置参数，以提高网络的训练速度和泛化能力。其次，我们利用深度学习技术来自动提取和选择特征，从而减少了人工干预的过程。
通过实验验证，我们发现基于灰狼算法改进的极限学习机在故障诊断方面取得了较好的效果。与传统的深度学习算法相比，GWO-DELM在诊断准确性和效率上都有了显著的提高。这表明将优化算法与深度学习算法相结合可以有效改进故障诊断的性能。
总之，基于灰狼算法改进的深度学习极限学习机（GWO-DELM）在故障诊断方面具有很大的潜力。未来，我们将继续深入研究和优化这一方法，以期在工程领域中取得更好的应用效果。希望这篇博客能够为对故障诊断感兴趣的读者提供一些启发和帮助。
📣 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] 王桥,魏孟,叶敏,等.基于灰狼算法优化极限学习机的锂离子电池SOC估计[J].储能科学与技术, 2021.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0389.
[2] 郑小霞,蒋海生,刘静,等.基于变分模态分解与灰狼算法优化极限学习机的滚动轴承故障诊断[J].轴承, 2021(9):6.
[3] 钱子杰.基于ICEEMDAN-GWO-MKELM的金融时间序列预测[D].西南财经大学,2021.
