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⛄ 内容介绍
在数据科学和机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测连续型变量的值。极限学习机（ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，被广泛应用于回归预测任务中。然而，为了进一步提高ELM的性能，我们可以使用麻雀算法（SSA）进行优化。
麻雀算法是一种基于自然界麻雀行为的优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为。通过观察麻雀的行为，我们可以发现它们在搜索食物时具有较强的探索能力和快速的收敛速度。因此，将麻雀算法应用于ELM中可以帮助我们找到更好的权重和偏置值，从而提高ELM的预测性能。
在实现SSA-ELM之前，我们首先需要了解ELM的基本原理。ELM是一种单层前馈神经网络，它的训练过程包括两个步骤：随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置值，然后使用最小二乘法来计算输出层的权重。ELM的核心思想是通过随机初始化隐藏层的权重和偏置值，将输入数据映射到一个高维空间中，从而使得线性回归问题可以转化为非线性回归问题。这使得ELM在处理大规模数据时具有较强的计算效率和泛化能力。
接下来，我们将介绍如何使用SSA对ELM进行优化。首先，我们需要定义适应度函数，它用于评估每个麻雀在搜索过程中的表现。在SSA中，适应度函数可以是回归预测误差的平方和，我们的目标是最小化这个误差。然后，我们需要初始化麻雀的位置和速度，这些参数将决定麻雀在搜索空间中的移动方向和速度。接下来，我们通过计算每个麻雀的适应度值来更新它们的位置和速度，以便找到更好的解决方案。最后，我们将使用优化后的权重和偏置值来训练ELM，并进行回归预测。
通过将SSA与ELM相结合，我们可以获得更准确和稳定的回归预测结果。SSA能够帮助我们找到更好的权重和偏置值，从而提高ELM的预测性能。此外，SSA还具有较强的全局搜索能力和快速的收敛速度，这使得它在处理大规模数据时具有较好的计算效率。
总结而言，基于麻雀算法优化的极限学习机SSA-ELM是一种强大的回归预测方法。它结合了ELM的高效性和泛化能力，以及SSA的全局搜索能力和快速收敛速度。通过使用SSA-ELM，我们可以获得更准确和稳定的回归预测结果，从而在实际应用中取得更好的效果。
⛄ 部分代码
% BS2RV.m - Binary string to real vector%% This function decodes binary chromosomes into vectors of reals. The% chromosomes are seen as the concatenation of binary strings of given% length, and decoded into real numbers in a specified interval using% either standard binary or Gray decoding.%% Syntax: Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)%% Input parameters:%% Chrom - Matrix containing the chromosomes of the current% population. Each line corresponds to one% individual's concatenated binary string% representation. Leftmost bits are MSb and% rightmost are LSb.%% FieldD - Matrix describing the length and how to decode% each substring in the chromosome. It has the% following structure:%% [len; (num)% lb; (num)% ub; (num)% code; (0=binary | 1=gray)% scale; (0=arithmetic | 1=logarithmic)% lbin; (0=excluded | 1=included)% ubin]; (0=excluded | 1=included)%% where% len - row vector containing the length of% each substring in Chrom. sum(len)% should equal the individual length.% lb,% ub - Lower and upper bounds for each% variable. % code - binary row vector indicating how each% substring is to be decoded.% scale - binary row vector indicating where to% use arithmetic and/or logarithmic% scaling.% lbin,% ubin - binary row vectors indicating whether% or not to include each bound in the% representation range%% Output parameter:%% Phen - Real matrix containing the population phenotypes.%% Author: Carlos Fonseca, Updated: Andrew Chipperfield% Date: 08/06/93, Date: 26-Jan-94function Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)% Identify the population size (Nind)% and the chromosome length (Lind)[Nind,Lind] = size(Chrom);% Identify the number of decision variables (Nvar)[seven,Nvar] = size(FieldD);if seven ~= 7 error('FieldD must have 7 rows.');end% Get substring propertieslen = FieldD(1,:);lb = FieldD(2,:);ub = FieldD(3,:);code = ~(~FieldD(4,:));scale = ~(~FieldD(5,:));lin = ~(~FieldD(6,:));uin = ~(~FieldD(7,:));% Check substring properties for consistencyif sum(len) ~= Lind, error('Data in FieldD must agree with chromosome length');endif ~all(lb(scale).*ub(scale)>0) error('Log-scaled variables must not include 0 in their range');end% Decode chromosomesPhen = zeros(Nind,Nvar);lf = cumsum(len);li = cumsum([1 len]);Prec = .5 .^ len;logsgn = sign(lb(scale));lb(scale) = log( abs(lb(scale)) );ub(scale) = log( abs(ub(scale)) );delta = ub - lb;Prec = .5 .^ len;num = (~lin) .* Prec;den = (lin + uin - 1) .* Prec;for i = 1:Nvar, idx = li(i):lf(i); if code(i) % Gray decoding Chrom(:,idx)=rem(cumsum(Chrom(:,idx)')',2); end Phen(:,i) = Chrom(:,idx) * [ (.5).^(1:len(i))' ]; Phen(:,i) = lb(i) + delta(i) * (Phen(:,i) + num(i)) ./ (1 - den(i));endexpand = ones(Nind,1);if any(scale) Phen(:,scale) = logsgn(expand,:) .* exp(Phen(:,scale));end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 呼梦颖,杨霈轶,段建东,等.基于麻雀搜索算法优化核极限学习机的风电功率预测方法:CN202111247254.X[P].CN202111247254.X[2023-09-11].
[2] 刘治成,肖东升,戴小军,等.考虑时间-位置向量的PCA-SSA-ELM地震死亡人数预测模型[J].[2023-09-11].
