优化极限学习机预测的麻雀算法及matlab代码实现

最新推荐文章于 2025-11-24 22:40:12 发布
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文章标签： 算法 matlab 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131447755
本文探讨了使用麻雀算法优化极限学习机（ELM），以解决ELM回归预测误差大的问题。通过matlab代码实现，展示如何利用麻雀算法寻找ELM的最优权重和偏置，从而提高预测精度，降低预测误差，具有良好的应用潜力。

优化极限学习机预测的麻雀算法及matlab代码实现

在深度学习中，极限学习机（ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络，具有优化特性和快速训练的优势。然而，ELM仍存在着回归预测误差较大的问题。针对这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化极限学习机的方法，以提高ELM的预测精度。

麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的智能优化算法，其模仿麻雀朝着食物源聚集的行为来寻找最优解。我们通过引入麻雀算法来寻找ELM的最优权重和偏置，以减小回归预测误差。

下面是我们实现的matlab代码：

% ELM麻雀算法优化预测
clear all;clc;
train_data=load('train_data.mat');
test_data=load
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【预测模型】基于麻雀算法优化极限学习机预测matlab代码
qq_59747472的博客
12-04 721
1 简介 麻 雀 搜 索 算 法（ｓｐａｒｒｏｗ ｓｅａｒｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＳＳＡ）提 出 时 间 是2020年，它 是 根 据 麻 雀 觅 食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。麻雀搜索算法主要模拟了麻雀群觅食的过程。每只麻雀都有３种可能的行为：发现者：搜索食物；加入者：跟随发现 者 觅 食；侦 察 者：警 戒 侦 查。其 中，发 现 者是麻雀中找 到 食 物 较 早 的 个 体，加入者则为其他个体，同时在麻雀种群中还有一定比例的个体进行侦查预警，它们的任务是在发现危险的情况下就放弃食物.
麻雀算法极限学习机SSA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现
qq_59747472的博客
10-29 1611
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;
【KELM预测】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-10 782
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;
【预测模型-ELM预测】基于麻雀算法优化极限学习机预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-13 521
一种基于麻雀搜索算法优化极限学习机的风电功率预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，确定影响风电功率的主导影响因子；步骤2，构建麻雀搜索算法优化核极限学习机预测模型，通过该模型对风电功率进行预测。本文解决了目前风电功率预测精度低，预测性能受自身参数影响较大的问题。智能优化算法。
回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀算法优化极限学习机多输入单输出回归预测
j_jinger的博客
12-31 895
极限学习机(ELM)作为一种新型的单隐层前馈神经网络(SLFN)，以其训练速度快、泛化性能好等优点，在回归预测领域得到了广泛应用。然而，ELM的性能很大程度上依赖于输入权重和偏置的随机初始化，这导致其预测精度存在不稳定性。为了提高ELM的预测精度和稳定性，本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的ELM模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题。该方法利用SSA算法的全局搜索能力对ELM的输入权重和偏置进行优化，从而获得更优的网络结构和更高的预测精度。一、极限学习机(ELM)的基本原理。
MATLAB实现SSA-ELM麻雀算法优化极限学习机时间序列预测
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-30 569
其主要特点是随机确定隐含层参数，并仅优化输出层的权重，这样可以显著降低训练时间和提高预测准确性。模型进行了优化，提高了时间序列预测的精度。通过对比不同优化算法的效果，进一步增强模型的可用性和准确性是未来研究的关键方向。结合这两种方法，我们有效提高了时间序列预测的精度。是一种高效的机器学习模型。适当选择训练集和测试集的比例，以备准确评估模型性能。是一种新型的群体智能优化算法，模仿麻雀觅食行为。的结合利用了两者的优点，提升了模型性能。结构，提高模型的拟合能力和泛化能力。的超参数，提高时间序列预测的精度。
【SSA-KELM预测】基于麻雀算法优化核极限学习机回归预测研究附Matlab代码
j_jinger的博客
04-13 1563
针对传统核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）在回归预测中存在的参数选择困难，容易陷入局部最优以及泛化能力受限等问题，本文提出一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的KELM预测模型（SSA-KELM）。该模型利用SSA强大的全局搜索能力，优化KELM中的核函数参数和正则化系数，从而提高模型的预测精度和泛化性能。通过实验对比，证明了SSA-KELM模型在回归预测任务中具有显著的优势。核极限学习机；
回归预测 | Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法优化混合核极限学习机多变量回归预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-20 693
回归预测 | Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法优化混合核极限学习机多变量回归预测
优化极限学习机预测算法的麻雀算法实现
qq_37934722的博客
06-28 214
所谓极限学习机，是指一种单层前馈神经网络结构，其输入层与隐层之间的连接权重是随机初始化的，且只需对输出层的权重进行训练。麻雀算法是一种新兴的启发式算法，可以模拟麻雀在觅食时的搜索过程，具有全局优化、速度快等优点。通过使用麻雀算法对极限学习机模型进行优化，我们可以显著降低预测误差，提高时间序列预测的准确性。麻雀算法的主要思路是通过模拟麻雀的觅食过程，进行参数优化，以达到全局最优。3.将测试集输入到极限学习机中，利用学习到的模型进行时间序列预测，并计算出预测误差。优化极限学习机预测算法的麻雀算法实现。
【回归预测-DELM】基于麻雀算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-14 224
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。
Matlab实现SSA-ELM麻雀优化算法优化极限学习机分类预测（含模型描述及示例代码）
02-21
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MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）
01-13
内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的SSA-ELM多输入单输出回归预测系统，详细探讨了极限学习机（ELM）及其通过麻雀搜索算法（SSA）优化的过程，旨在提升模型预测精度和稳定性。文章涵盖了从模型架构、参数优化、...
基于麻雀搜索算法优化的正则化极限学习机数据分类预测及其MATLAB实现
08-13
内容概要：本文详细探讨了基于麻雀搜索算法（SSA）优化正则化极限学习机（RELM）的数据分类预测方法。首先介绍了大数据时代下数据分类预测的重要性以及RELM算法的优势和局限性。接着阐述了SSA算法的工作原理及其在...
麻雀优化算法优化极限学习机(SSA-ELM)回归预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
Matlab 麻雀优化算法优化极限学习机(SSA-ELM)回归预测 优化参数为权值和阈值 自带数据为excel数据，多输入，单输出，回归预测。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 MATLAB代码
基于麻雀搜索算法优化的正则化极限学习机数据分类预测MATLAB实现
05-27
内容概要：本文详细探讨了基于麻雀搜索算法（SSA）优化正则化极限学习机（RELM）的数据分类预测方法。首先介绍了大数据时代下数据分类预测的重要性以及RELM算法的优势和局限性。接着阐述了SSA算法的工作原理及其在...
向量搜索技术深度研究报告：架构原理、核心算法与企业级应用范式
north_eagle的专栏
11-24 1536
信息检索技术的演进历程，本质上是人类试图让机器理解语言深层含义的漫长探索。从早期的布尔逻辑检索、倒排索引（Inverted Index）到如今的向量搜索（Vector Search），这一领域的每一次飞跃都重塑了数据交互的边界。当前，随着大语言模型（LLM）的爆发式增长和检索增强生成（RAG）架构的普及，向量搜索技术已从学术界的边缘课题跃升为企业级AI基础设施的核心组件。
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分治、动态规划、贪心、回溯算法基本思想
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||
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力扣137题：只出现一次的数字 ||
第二次测试题解
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第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
麻雀算法优化深度极限学习机DLM预测算法及Matlab实现
文件名称列表与标题内容一致，强调了算法的优化来源（麻雀算法）、所用的机器学习模型（深度极限学习机DLM）以及算法的用途（预测算法），并指明了程序是以Matlab代码的形式提供。 综上所述，该压缩包文件为相关...
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