基于MATLAB的粒子群算法优化ELM回归预测

小鱼儿 2024-03-03 08:14 211阅读 0赞

基于MATLAB的粒子群算法优化ELM回归预测

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，模拟了鸟群或鱼群等群体的行为。该算法通过迭代搜索空间中的解，以寻找最优解。而极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速且有效的机器学习方法，常用于回归和分类问题。本文将介绍如何使用MATLAB编写粒子群算法优化ELM回归预测的代码，并给出具体示例。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具箱，包括神经网络工具箱和优化工具箱。可以使用以下命令导入：

  1. % 导入神经网络工具箱和优化工具箱
  2. import nnet.*
  3. import optim.*

接下来，我们定义ELM回归模型。ELM回归模型的主要步骤包括随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置，然后使用输入数据训练隐藏层的输出权重，最后使用训练好的权重进行预测。

  1. % 定义ELM回归模型
  2. classdef ELMRegressor
  3.     properties
  4.         inputWeights
  5.         hiddenWeights
  6.         outputWeights
  7.     end
  9.     methods
  10.         function

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