SSA-ELM回归预测 | Matlab 基于麻雀优化算法优化极限学习机的回归预测

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🔥 内容介绍

在当今信息时代,数据的重要性变得越来越明显。数据分析和预测成为了许多领域中的关键任务。为了提高数据预测的准确性和效率,许多算法和技术被开发出来。本文将介绍一种新颖的算法——麻雀算法,以及如何将其与极限学习机(ELM)相结合,实现数据回归预测任务。

麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)是一种基于自然界麻雀群体行为的优化算法。麻雀在觅食过程中会通过一种协作和竞争的方式找到最佳的食物源,这种行为启发了麻雀算法的设计。SSA通过模拟麻雀的觅食行为,以寻找最优解。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、对初始解的依赖性低等优点,因此在优化问题中有着广泛的应用。

极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种快速训练的单隐层前馈神经网络。ELM通过随机生成输入层到隐层之间的连接权重和隐层到输出层之间的连接权重,然后利用最小二乘法进行权重的计算。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、参数调优简单等优点。

将麻雀算法与极限学习机相结合,可以充分发挥两者的优势,提高数据回归预测的准确性和效率。具体实现过程如下:

  1. 数据预处理:首先,对原始数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。这些步骤可以提高数据的质量和可靠性。
  2. 构建ELM模型:使用预处理后的数据构建极限学习机模型。ELM模型包括输入层、隐层和输出层。输入层接收预处理后的数据,隐层通过随机生成的连接权重将数据映射到高维空间,输出层通过最小二乘法计算输出结果。
  3. 麻雀算法优化:在ELM模型构建完成后,将麻雀算法应用于优化过程中。通过模拟麻雀的觅食行为,寻找最优的连接权重和偏置值。麻雀算法的搜索过程包括初始化种群、计算适应度值、更新种群和选择最优解等步骤。
  4. 模型评估与预测:使用优化后的ELM模型对测试数据进行预测,并评估预测结果的准确性。常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R-squared)等。

通过以上步骤,我们可以得到一个通过麻雀算法优化的极限学习机模型,用于数据回归预测任务。这种方法能够充分利用麻雀算法的全局搜索能力和ELM的快速训练特性,提高预测结果的准确性和泛化能力。

总结起来,麻雀算法优化极限学习机SSA-ELM实现数据回归预测是一种新颖且有效的方法。它结合了麻雀算法的全局搜索能力和ELM的快速训练特性,可以在数据分析和预测任务中发挥重要作用。未来,我们可以进一步研究和优化这种方法,以应对更复杂和大规模的数据预测问题。

📣 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 );

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


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