基于多种优化算法改进极限学习机(ELM)的数据回归预测(多输入多输出)

1. 引言

      极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）自2004年由黄广斌教授提出以来，凭借其颠覆性的训练范式在机器学习领域掀起持续研究热潮。与传统神经网络相比，ELM在保持单隐层前馈神经网络（SLFN）强大逼近能力的同时，通过随机初始化输入权重与解析求解输出权重的独特机制，实现了千倍级训练速度提升。传统神经网络就像手工雕刻家：需要反复调整每一处细节（权重），直到作品完美。而ELM则是3D打印：先快速构建主体框架（随机初始化输入权重），再精准填充关键结构（解析计算输出权重）。

主要分为四步完成模型构建

（1）随机播种：生成输入层到隐藏层的连接权重（好比随意撒下种子）

（2）特征生长：通过激活函数计算隐藏层输出（种子自然发芽）

（3）数学收割：用矩阵运算直接求解输出权重（精准收获果实）

（4）预测验证：新数据代入计算得到预测结果

然而传统ELM的输入权值和隐含层偏置随机初始化机制，可能导致模型陷入局部最优解。针对这一痛点，分别利用BES（秃鹰搜索）、IBES（改进型秃鹰搜索）、AO（天鹰优化）、GWO（灰狼优化）、NGO（北方苍鹰优化）等十余种先进智能算法，构建多输入多输出的强化预测模型。

2. 代码原理及流程

2.1 智能优化算法

采用智能优化算法来找到最佳ELM参数，有效提升模型性能。以几个常用的优化算法为例包括：

1.秃鹰搜索优化算法(BEO)

2.改进秃鹰搜索算法(IBEO)

3.天鹰优化算法(AO) 

4.北苍鹰优化算法（NGO）

5.狼优化器(GWO) 

6.蜜獾优化算法(HBA) 

7.改进的AO算法(IAO) 

8.飞蛾扑火优化算法（MFO）

9.海洋掠食者算法(MPA) 

10.鱼鹰优化算法(OOA) 

注：可私信博主，定制任意优化算法优化ELM(极限学习机)的数据时序、回归以及分类预测

2.2 优化ELM的过程

参数初始化：利用智能优化算法生成初始的隐藏层神经元数和激活函数类型，避免随机搜索的低效。

参数寻优：在算法迭代过程中，智能算法探索更大的参数空间，提高全局搜索能力。

交叉验证：通过交叉验证评估不同配置的性能，选择验证误差最低的配置。

加速搜索与收敛：智能优化算法通过快速收敛特性提高参数优化速度。

2.3 应用效果

提升预测精度：智能优化算法可以找到更优的参数组合，显著提高ELM的预测精度。

降低计算开销：相比于传统方法，智能优化算法可以大幅减少计算时间。

增强泛化能力：优化后的参数选择使得ELM在复杂或高噪声数据集上表现更佳。

结合智能优化算法优化极限学习机的关键参数，可以显著提高模型在回归预测任务中的性能表现。使用智能优化算法能够提升模型的拟合能力并降低计算复杂度，从而在实际应用中获得更好的精度和泛化能力。通过多种优化算法的应用，加速收敛并找到全局最优解。

3. 代码效果图

✅作者简介:信号处理方向在校博士研究生,目前专研于MATLAB算法及科学绘图等，熟知各种信号分解算法、神经网络时序、回归和分类预测算法、数据拟合算法以及滤波算法。提供一个可以相互学习相互进步的平台

🚩技术信仰：知行合一，让每一行代码都成为解决问题的利器

🚩关注"MATLAB科研小白"后联系博主私家定制