粒子群优化算法优化深度学习极限学习机在数据回归预测中的应用

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本文探讨了使用粒子群优化算法(PSO)改进深度学习极限学习机(DELM)以提升其在回归问题上的性能。通过MATLAB实现,结合PSO的全局搜索能力和DELM的快速训练特性,进行数据回归预测的实验验证。

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深度学习极限学习机(Deep Extreme Learning Machine, DELM)是一种有效的非监督学习算法,用于解决分类和回归问题。然而,为了进一步提高其性能,可以使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对DELM进行改进。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于PSO改进的DELM算法,并通过数据回归预测问题进行实验验证。

首先,让我们了解一下DELM算法的基本原理。DELM通过将输入层和隐含层之间的连接权重设置为随机值,并使用随机投影方法将输入数据映射到隐含层。然后,通过最小二乘法来训练输出层的权重,以实现对目标变量的回归预测。DELM具有较快的训练速度和较好的泛化性能。

PSO是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自于鸟群觅食行为。PSO通过模拟鸟群的搜索过程来寻找最优解。在PSO中,每个解被表示为粒子的位置,并根据其自身的历史最优位置和群体的历史最优位置进行更新。通过迭代搜索,粒子逐渐收敛于最优解。

现在,我们将介绍如何将PSO应用于DELM算法,并提供MATLAB代码实现。

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