改进深度学习极限学习机ABC-DELM实现数据回归预测及其matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-04 14:13:28 发布
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本文介绍了一种改进的深度学习极限学习机ABC-DELM，通过结合人工蜂群算法解决局部最优和参数敏感问题。在Matlab中实现的代码包括训练和测试函数，优化后的ABC-DELM表现出更高的预测准确性和稳定性。

改进深度学习极限学习机ABC-DELM实现数据回归预测及其matlab代码

人工蜂群算法是一种启发式优化算法，已经被广泛应用于工程和科学领域。本文中，我们将介绍如何使用人工蜂群算法来改进深度学习极限学习机ABC-DELM并实现数据回归预测。

ABC-DELM（Adaptive Brain Cognition-Deep Extreme Learning Machine）是一种深度学习神经网络结构。在传统的ELM（Extreme Learning Machine）的基础上，ABC-DELM引入了自适应脑认知能力模型，可以快速高效地进行训练和预测任务。但是，ABC-DELM仍然存在一些问题，例如容易陷入局部最优解和对初始参数敏感等。

为了克服ABC-DELM的这些问题，我们将人工蜂群算法引入到ABC-DELM中进行改进。人工蜂群算法的主要思想是通过模拟蜜蜂采蜜的行为，寻找最优解。具体来说，算法中包含三种不同类型的蜜蜂：雇佣蜂、侦查蜂和跟随蜂。通过多次迭代，蜜蜂们不断搜索新的解空间，直到找到最优解。

在本文中，我们使用Matlab软件编写了实现ABC-DELM和人工蜂群算法的代码。以下是主要的Matlab函数：

  • abc_delm_train.m：训练ABC-DELM神经网络
  • abc_delm_test.m：使用已经训练好的ABC-DELM进行数据预测
  • abc_mf_train.m：使用人工蜂群算法优化ABC-DELM的参数
  • abc_mf_test.m：使用已经训练好的优化后的ABC-DELM进行数据预测

使用这些函数，您可以轻松地构建和训练ABC-DELM神经网络，并使用人工蜂群算法对其进行参数

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【DELM回归预测】基于人工蜂群算法改进深度学习极限学习机ABC-DELM实现数据回归预测附matlab代码
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1 深度极限学习机人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响。深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维的作用,因此我们思考利用深度学习的优势特性来弥补极限学习机的弱势特性从而改善极限学习机的性能。
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????​​智能优化算法​​​ ​​神经网络预测​​​ ​​雷达通信 ​​​ ​​无线传感器​​​​信号处理​​​ ​​图像处理​​​ ...
【DELM回归预测】基于matlab人工蜂群算法改进深度学习极限学习机ABC-DELM数据回归预测【含Matlab源码 1885期】
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人工蜂群算法改进深度学习极限学习机ABC-DELM数据回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
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