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⛄ 内容介绍
在当今信息时代，数据预测成为了各行各业中不可或缺的一部分。无论是金融领域的股票价格预测，还是医学领域的疾病发展预测，准确地预测数据的变化趋势对于决策者来说都至关重要。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的数据预测方法也得到了广泛应用。本文将介绍一种基于天鹰算法改进的深度学习极限学习机(AO-DELM)来实现数据回归预测的方法。
首先，我们来了解一下深度学习极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)。ELM是一种新兴的机器学习方法，其主要思想是通过随机初始化隐藏层的权重和偏置，将输入数据映射到隐含空间，然后利用最小二乘法求解输出层的权重。相比于传统的神经网络方法，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。然而，传统的ELM方法在处理非线性问题时存在一定的局限性。
为了克服传统ELM方法的局限性，研究者们提出了一种改进的ELM方法，即深度学习极限学习机(Deep Extreme Learning Machine, DELM)。DELM通过增加隐藏层的深度，引入了更多的非线性映射，从而提高了模型的表达能力。然而，DELM方法在处理大规模数据时会面临训练时间长、计算复杂度高等问题。
为了进一步改进DELM方法，本文引入了天鹰算法(Eagle Algorithm, EA)。天鹰算法是一种基于鸟群行为的优化算法，其模拟了天鹰在觅食过程中的搜索行为。通过引入天鹰算法，我们可以加速DELM方法的训练过程，提高预测的准确性。
具体来说，本文提出了一种基于AO-DELM的数据回归预测方法。AO-DELM是一种将天鹰算法与DELM相结合的深度学习极限学习机。在AO-DELM中，首先利用天鹰算法对DELM的隐藏层权重和偏置进行初始化，然后通过最小二乘法求解输出层的权重。通过这种方式，我们可以充分利用天鹰算法的搜索能力，提高DELM方法的训练速度和预测准确性。
为了验证AO-DELM方法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的ELM和DELM方法相比，AO-DELM在预测准确性和训练速度上都有明显的优势。这表明引入天鹰算法可以有效改进深度学习极限学习机的性能。
综上所述，本文介绍了一种基于天鹰算法改进的深度学习极限学习机(AO-DELM)来实现数据回归预测的方法。通过引入天鹰算法，我们可以加速DELM方法的训练过程，提高预测的准确性。未来，我们可以进一步研究如何将AO-DELM方法应用于更广泛的数据预测问题中，为各行各业提供更准确的数据预测方法。
⛄ 核心代码
%% DELM训练函数%输入-----------------------%P_train 输入数据，数据格式为N*dim,N代表数据组数，dim代表数据维度。%T_train 输入标签数据%ActiveF 为激活函数，如'sig','sin','hardlim','tribas'等。%C为正则化系数%输出： outWeight为输出权重function OutWeight = DELMTrain(P_train,T_train,ELMAEhiddenLayer,ActivF,C)hiddenLayerSize = length(ELMAEhiddenLayer); %获取ELM-AE的层数outWieght = {};%用于存放所有的权重P_trainOrg = P_train;%% ELM-AE提取数据特征for i = 1:hiddenLayerSize [~,B,Hnew] = ELM_AE(P_train,ActivF,ELMAEhiddenLayer(i)); %获取权重 OutWeight{i} = B'; P_train =P_train*B'; %输入经过第一层后传递给下一层end%% 最后一层ELM进行监督训练P = P_train;N =size(P,2);I = eye(N);beta = pinv((P'*P+I/C))*P'*T_train;OutWeight{hiddenLayerSize + 1} = beta; %存储最后一层ELM的信息。end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
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[2] 周莉,刘东,郑晓亮.基于PSO-DELM的手机上网流量预测方法.2021[2023-08-27].DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2021.02.003.
[3] 吴向明,杨晨光,韩光,等.分时电价预测方法,装置及终端设备:CN202111170936.5[P].CN202111170936.5[2023-08-27].
