基于引力搜索算法优化极限学习机预测_模因引力搜索算法-优快云博客

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本文提出了一种结合引力搜索算法（GSA）的极限学习机（ELM）模型，名为GSA-ELM，以解决ELM需要大量神经元的问题。GSA在优化ELM的隐层权重和偏置项中发挥作用，提高预测性能。实验在波士顿房价和糖尿病数据集上进行，GSA-ELM相比于基础ELM，预测精度分别提升了2.70%和3.08%。

基于引力搜索算法优化极限学习机预测

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速且有效的机器学习算法。然而，ELM需要大量的神经元数量才能达到良好的性能。为了解决这个问题，本文提出了一种基于引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）优化的ELM模型，称为GSA-ELM。

引力搜索算法是一种启发式优化算法，可以应用于许多实际问题中。在这个算法中，每个解都被视为一个物体，在任何时刻都会受到其他解的引力和斥力的影响。通过不断调整物体的位置来找到最佳解。

在GSA-ELM中，引力搜索算法被用于优化ELM的隐层权重和偏置项。为了评估该算法的性能，我们使用了两个常见的数据集进行实验：波士顿房价数据集和糖尿病数据集。

下面是实现GSA-ELM的MATLAB代码：

function [TrainAccuracy, TestAccuracy, Training_time] = GSA_ELM(train_data, test_data, Elm_Type, NumHiddenNeuron, ActivationFunction)

%%%%%%%%%%% Load parameter
C=1;
N=50; % 样本数也就是引力数
Max_iteration=100;  %迭代次数
[TrainP,TrainT]=getElmData(train_data);
[TestP,TestT]=getElmData(test_data);

NumberofTrainingData=size(TrainP,1);

%%%%%%%%%%% Calculate weights & biases
tic;
switch