基于粒子群算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

CodeWG

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文章标签：算法神经网络回归 matlab

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本文详细阐述了如何结合粒子群算法优化ELMAN神经网络，以提升数据回归预测的准确性。通过MATLAB实现，首先介绍数据预处理，然后训练并测试ELMAN网络，最后展示如何运用粒子群算法进一步优化网络，提高预测的RMSE和R2 Score。

基于粒子群算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测

近年来，神经网络在数据挖掘、分类、回归等领域得到了广泛的应用。而粒子群算法作为一种常见的优化算法，也被应用于神经网络中。本文将介绍如何利用粒子群算法优化ELMAN神经网络，实现数据回归预测。

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。这里我们使用MATLAB自带的"airfoil_self_noise"数据集。该数据集共有1503个样本，其中5个属性为输入特征，1个属性为输出结果。我们将数据分成训练集和测试集，分别为1000个和503个样本。

接下来，我们需要编写用于训练和测试ELMAN神经网络的MATLAB代码。以下是完整的代码实现：

% 加载数据
load airfoil_self_noise.mat
x_train = normalization_input_table(table2array(airfoil_self_noise(1:1000,1:5)));
x_test = normalization_input_table(table2array(airfoil_self_noise(1001:end,1:5)));
y_train = normalization_output_table(table2array(airfoil_self_noise(1:1000,6)));
y_test = normalization_output_table(table2array(airfoil_self_noise(1001:end,6)));

% 训练ELMAN神经网络
inputSize = 5;
hiddenSize = 10;
net = elmannet(1:2,

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