【ELM回归预测】基于蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM实现数据回归预测附matlab代码
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🔥 内容介绍
随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据回归预测在各个领域中扮演着越来越重要的角色。极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习算法，在数据回归预测中展现出了出色的性能。然而，传统的ELM算法在处理大规模数据时存在着一些问题，例如收敛速度慢、泛化能力差等。因此，为了进一步提高ELM算法的性能，我们引入了蜣螂算法进行优化，提出了基于蜣螂算法优化极限学习机（DBO-ELM）来实现数据回归预测。
首先，让我们来了解一下极限学习机（ELM）和蜣螂算法的基本原理。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其核心思想是随机初始化输入层到隐含层的权重和偏置，然后通过最小化输出层权重的范数来得到最优的输出层权重。相比于传统的神经网络算法，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。而蜣螂算法是一种新兴的优化算法，灵感来源于蜣螂觅食的行为，通过模拟蜣螂觅食的过程来寻找最优解。蜣螂算法具有全局寻优能力强、收敛速度快等特点。
基于以上原理，我们提出了基于蜣螂算法优化极限学习机（DBO-ELM）来实现数据回归预测。具体而言，我们首先利用蜣螂算法来优化ELM中的隐含层到输出层的权重和偏置，以提高ELM算法的泛化能力和收敛速度。然后，我们利用优化后的ELM模型来进行数据回归预测，得到了更加准确和稳定的预测结果。
为了验证我们提出的DBO-ELM算法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，相比于传统的ELM算法，我们提出的DBO-ELM算法在数据回归预测中具有更高的预测精度和更快的收敛速度。这表明，引入蜣螂算法进行优化可以有效提高极限学习机在数据回归预测中的性能。
总的来说，基于蜣螂算法优化极限学习机（DBO-ELM）是一种有效的数据回归预测方法，具有较高的预测精度和较快的收敛速度。未来，我们将继续深入研究优化算法在机器学习中的应用，进一步提高数据回归预测的性能，推动人工智能技术在实际应用中的发展。
📣 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
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 张建军,张天成,隋宇婷,等.基于极限学习机(ELM)岭回归的DNA微阵列数据填补[J].小型微型计算机系统, 2014, 35(10):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-1220.2014.10.030.
[2] 赵睿智,丁云飞.基于粒子群优化极限学习机的风功率预测[J].上海电机学院学报, 2019, 22(4):6.DOI:CNKI:SUN:SHDJ.0.2019-04-001.
