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⛄ 内容介绍
随着大数据时代的到来，数据分析和预测成为了各个行业中不可或缺的一部分。在金融、医疗、交通等领域，准确地预测未来的数据变化越来越重要。为了满足这一需求，各种机器学习算法被提出和应用于数据预测中。
极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种新兴的机器学习算法，它以其快速的训练速度和良好的泛化能力而备受关注。ELM通过随机生成输入层到隐藏层的连接权重和偏置，然后通过最小二乘法求解输出层的权重，从而实现对数据的回归预测。
然而，传统的ELM算法在处理复杂问题时存在一些限制。为了解决这些问题，研究人员提出了各种改进的ELM算法。本文将介绍一种基于北方苍鹰优化（Northern Gannet Optimization，NGO）的ELM算法，即NGO-ELM。
NGO-ELM算法是一种基于自然界中鸟类觅食行为的优化算法。北方苍鹰是一种善于觅食的鸟类，它们通过观察和学习其他鸟类的行为来寻找食物。NGO-ELM算法模拟了北方苍鹰的觅食行为，通过不断调整隐藏层的权重和偏置来优化ELM算法的性能。
NGO-ELM算法的核心思想是通过迭代优化隐藏层的权重和偏置，使得ELM算法在训练数据集上的拟合效果更好。具体而言，NGO-ELM算法首先随机生成一组初始权重和偏置，然后通过计算每个样本的预测误差来评估当前权重和偏置的性能。接下来，NGO-ELM算法根据觅食行为的策略来调整权重和偏置，使得预测误差逐渐减小。最终，NGO-ELM算法得到一组最优的权重和偏置，从而实现对数据的准确预测。
与传统的ELM算法相比，NGO-ELM算法具有以下优势：
- 更快的训练速度：NGO-ELM算法通过随机生成初始权重和偏置，不需要像传统ELM算法那样通过迭代求解权重，从而大大提高了训练速度。
- 更好的泛化能力：NGO-ELM算法通过不断优化隐藏层的权重和偏置，可以更好地拟合训练数据集，从而提高了算法的泛化能力。
- 更高的预测准确率：NGO-ELM算法通过模拟北方苍鹰的觅食行为，可以找到更优的权重和偏置，从而实现对数据的准确预测。
在实际应用中，NGO-ELM算法已经被证明在数据回归预测中具有较好的性能。无论是金融市场的股票预测，还是医疗领域的疾病预测，NGO-ELM算法都能够提供准确的预测结果。
综上所述，基于北方苍鹰优化的极限学习机NGO-ELM算法是一种有效的数据回归预测方法。它通过模拟北方苍鹰的觅食行为，通过优化隐藏层的权重和偏置，实现对数据的准确预测。在未来的研究中，我们可以进一步探索NGO-ELM算法在其他领域的应用，并进一步改进算法的性能，以满足不断增长的数据分析和预测需求。
⛄ 部分代码
function [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,parameter,TF,TYPE)[R,~] = size(P);[~,Q] = size(T);if nargin < 3 N = size(P,2);endif nargin < 5 TF = 'sig';endif nargin < 6 TYPE = 0;endif TYPE == 1 T = ind2vec(T);endtry if length(parameter)==1 parameter=parameter*ones(R*Q+N,1); end IW=reshape(parameter(1:R*N),N,R); %输入层和隐含层的权值 B=reshape(parameter(R*N+1:end),N,1); %隐含层的偏置catch IW = rand(N,R) * 2 - 1; B = rand(N,1); warning('Problem using function. Assigning default values.');endBiasMatrix = repmat(B,1,Q);% 求解隐含层的输出值tempH = IW * P + BiasMatrix;switch TF case 'sig' H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case 'sin' H = sin(tempH); case 'hardlim' H = hardlim(tempH);end% 求解输出层的权值，通过求逆的方法，得到LW，得到训练好的模型结构。LW = pinv(H') * T';
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]陈超洋,刘成伟,贺悝,等.一种改进北方苍鹰算法的配电网重构方法:202310414410[P][2023-09-12].
