多元回归预测 | Matlab 鹈鹕优化算法优化深度极限学习机(POA-DELM)回归预测

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⛄ 内容介绍

在当今信息时代，数据分析和预测已经成为许多领域中不可或缺的部分。特别是在金融、经济和工程领域，准确地预测未来趋势和行为对于决策者来说至关重要。为了实现这一目标，研究人员和工程师们一直在努力开发新的算法和模型来提高数据预测的准确性和可靠性。

在深度学习领域，极限学习机（ELM）是一种备受关注的模型，其以其快速的训练速度和良好的泛化性能而闻名。然而，传统的ELM模型在处理非线性问题时存在一些局限性。为了解决这些问题，研究人员提出了一种改进的ELM模型，称为鹈鹕算法（Pelican Optimization Algorithm，POA）。POA基于鹈鹕鸟群的觅食行为，通过模拟鹈鹕鸟群的觅食行为来优化ELM模型的权重和偏置。

然而，尽管POA-ELM在处理非线性问题方面取得了一定的成功，但其在回归预测任务中的性能仍有待改进。为了进一步提高POA-ELM模型的回归预测能力，研究人员提出了一种改进的POA-ELM模型，称为DELM（Deep Extreme Learning Machine）。DELM模型通过引入深度学习的思想，将多个POA-ELM模型堆叠在一起，形成一个深层网络结构。这种多层结构可以更好地捕捉数据中的复杂关系和非线性特征，从而提高回归预测的准确性。

DELM模型的核心思想是通过逐层训练的方式来构建深层网络。在每一层中，POA-ELM模型被用作基本单元，通过POA算法来优化权重和偏置。然后，将每一层的输出作为下一层的输入，逐层堆叠形成深层网络结构。最后一层的输出即为最终的回归预测结果。

DELM模型具有许多优点。首先，它可以自动学习数据中的特征和模式，无需手动选择特征。其次，由于采用了多层结构，DELM模型可以更好地处理复杂的非线性问题，提高预测的准确性。此外，DELM模型还具有较快的训练速度和较小的模型复杂度，使其在大规模数据集和实时应用中具有较好的应用潜力。

为了验证DELM模型的性能，研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明，DELM模型在回归预测任务中具有较高的准确性和稳定性。与传统的ELM模型和POA-ELM模型相比，DELM模型在多个数据集上都取得了更好的预测结果。这些实验证明了DELM模型在回归预测任务中的优越性和潜力。

总之，基于鹈鹕算法改进的深度学习极限学习机POA-DELM模型在数据回归预测中展现出了良好的性能和潜力。通过引入深度学习的思想和多层结构，DELM模型可以更好地捕捉数据中的非线性特征和复杂关系，提高预测的准确性。未来，我们可以进一步研究和改进DELM模型，以应对更加复杂和挑战性的预测任务，为决策者提供更准确和可靠的预测结果.

⛄ 核心代码

%___________________________________________________________________%%  Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0               %%                                                                   %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %%                                                                   %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %%                                                                   %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %%                                                                   %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %%                                                                   %%   Main paper: S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis             %%               Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering        %%               Software , in press,                                %%               DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007               %%                                                                   %%___________________________________________________________________%% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李新华,崔东文.基于小波包分解的EHO-ELM与EHO-DELM日径流多步预报模型研究[J].中国农村水利水电, 2022(10):6.DOI:10.12396/znsd.220056.

[2] 付学敏,王辉.基于极限学习机的汽油辛烷值含量回归预测建模研究[J].景德镇高专学报, 2021, 036(003):73-76.

[3] 刘勇.基于分类思想的深度学习人脸美丽回归预测层设计[J].现代计算机, 2019.DOI:CNKI:SUN:XDJS.0.2019-13-012.

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