探索者极限学习机回归预测的 MATLAB 优化

最新推荐文章于 2026-01-01 21:20:54 发布
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本文探讨了如何使用MATLAB优化极限学习机（ELM）进行回归预测。内容包括数据准备、ELM模型构建、预测、模型优化，以及如何利用MATLAB的优化工具箱最小化均方根误差，提升模型性能。

探索者极限学习机回归预测的 MATLAB 优化

在机器学习领域，极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种基于人工神经网络的学习算法，它以其高效的训练速度和良好的泛化能力而备受关注。ELM在分类和回归问题中都有广泛的应用。本文将探讨如何使用 MATLAB 对探索者极限学习机回归预测进行优化。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据。假设我们有一个包含输入特征 X 和对应输出标签 Y 的数据集。在 MATLAB 中，可以通过矩阵或表格的形式表示数据。确保将数据按照一定的比例划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

% 假设数据已经准备好，并存储在名为 data 的表格中

% 划分数据集
trainRatio = 0.8; % 训练集比例
testRatio = 0.2;  % 测试集比例
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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
12-31 903
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。
【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
matlab_daizuo的博客
04-13 938
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；
Matlab实现WOA-HKELM鲸鱼算法优化混合核极限学习机多变量回归预测
j_jinger的博客
10-30 1089
多变量回归预测在众多领域具有广泛应用，然而，传统回归模型在面对高维、非线性数据时往往精度不足且效率低下。本文提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的混合核极限学习机(HKELM)模型，用于解决多变量回归预测问题。该模型结合了WOA算法的全局寻优能力和HKELM模型的强大非线性拟合能力，有效提升了预测精度和泛化能力。通过在多个数据集上的实验结果对比，验证了该方法的优越性。鲸鱼优化算法；混合核极限学习机；多变量回归；预测；特征选择1. 引言。
回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）
j_jinger的博客
11-02 1025
极限学习机 (ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络，以其训练速度快、泛化能力强的优势备受关注。然而，ELM 的性能高度依赖于输入权重和隐层偏差的初始化，其随机初始化的方式可能导致预测精度不稳定。本文提出一种基于改进秃鹰搜索算法 (IBES) 优化的极限学习机 (IBES-ELM) 用于数据回归预测。改进的秃鹰搜索算法通过引入自适应权重调整策略和精英策略，有效提高了算法的全局搜索能力和收敛速度，从而更好地优化 ELM 的网络参数。
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
qq_59747472的博客
10-04 1157
通过迭代更新麻雀的位置，最终找到最优解。信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测。方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断。
【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机
m0_58683132的博客
07-01 2421
ELM的基本原理是通过随机化选择输入层到隐层的连接权重（input weights）和隐层神经元的偏置（biases），并且这些参数在训练过程中保持不变。：由于ELM的输入权重和偏置是随机生成的，并且在训练过程中保持不变，因此ELM的训练过程主要集中在求解输出权重上，这通常可以通过解一个线性方程组来高效完成。：算法中的五种主要操作（滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖）模拟了蜣螂的生存行为，使得算法具有较快的搜索速度。：通过模拟蜣螂的自然行为，算法具有较强的进化能力，能够有效地解决复杂的寻优问题。
SCSSA-KELM基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机多变量回归预测 Matlab代码
前程算法屋的博客
02-26 709
SCSSA-KELM基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机多变量回归预测 Matlab代码
回归预测 | Matlab实现GWO-HKELM灰狼算法优化混合核极限学习机多变量回归预测
Matlab_jiqi的博客
10-31 935
多变量回归预测在众多领域中扮演着至关重要的角色，然而，面对复杂非线性的数据，传统的回归模型往往难以取得理想的预测精度。极限学习机 (ELM) 凭借其优异的学习速度和泛化能力，成为解决此类问题的有力工具。本文提出一种基于灰狼优化算法 (GWO) 优化混合核极限学习机 (HKELM) 的多变量回归预测模型 (GWO-HKELM)。该模型结合了 GWO 算法的全局寻优能力和 HKELM 模型的非线性拟合能力，有效提升了预测精度和模型泛化能力。
基于遗传算法优化极限学习机的数据回归预测MATLAB实现 实战版
08-09
内容概要：本文介绍了如何利用遗传算法（GA）优化极限学习机（ELM）来进行数据回归预测。极限学习机作为一种高效的机器学习算法，在大数据时代的多个领域得到广泛应用。但面对复杂数据集时，其预测性能可能不理想。...
优化算法提升极限学习机回归预测性能的技术解析与MATLAB实现
08-14
将多种优化算法应用于极限学习机（ELM）回归预测的方法和技术细节。极限学习机作为一种高效的单隐层前馈神经网络学习算法，在训练速度上有明显优势，但在某些情况下由于隐层参数的随机初始化导致性能不稳定。为解决...
基于多目标鹈鹕算法优化极限学习机的多变量回归预测模型及其Matlab实现
05-30
内容概要：本文介绍了一种基于多目标鹈鹕算法（MOPOA）优化极限学习机（ELM）的多变量回归预测方法。传统单目标优化方法难以兼顾误差最小化和稳定性，而MOPOA-ELM能够在误差最小化的同时优化误差标准差，从而提升...
基于多尺度集成极限学习机回归（Matlab代码实现）
12-09
在Matlab中实现多尺度集成极限学习机回归不仅仅是一个简单的编程任务，它还涉及到对极限学习机理论的深入理解，对多尺度集成策略的合理选择，以及对回归分析方法的精确应用。多尺度集成极限学习机模型在众多领域都有...
ELM回归预测 黏菌优化极限学习机回归预测 粒子群优化算法优化极限学习机pso-elm Matlab 代码 狼群优化极限学习机gwo-elm 黏菌优化极限学习机sma-elm 麻雀优化极限学习机ssa
01-12
此外，文档还探讨了深度学习技术在优化极限学习机中的应用，以及如何将这些优化技术与传统回归预测技术相结合，从而提升数据分析的深度和广度。通过这些内容的深入分析，读者可以更好地理解和应用ELM回归预测技术...
基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法
yongui47834的博客
12-31 232
基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法。这两种方法分别针对分类和回归问题，在各自的领域都有很好的表现。
【Python机器学习】回归模型评估指标深度解析：MAE、MSE、RMSE与R²的理论与实践
nmdbbzcl的博客
12-28 735
现在我们将使用一个真实的房价数据集来演示如何在实际项目中应用各种回归评估指标。我们使用California Housing数据集，这是一个包含约20000个样本、8个特征的房价预测数据集。这个数据集来自1990年的美国人口普查，包含了加州各地区的房价信息及相关特征。
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
最新发布
WW、forever的博客
01-01 27
化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
Dev7z的博客
12-26 309
随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 390
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
Matlab学习记录18
weixin_69179903的博客
12-31 220
电脑信息：Intel® Xeon® CPU E5-2603 v3 @ 1.60GHz。系统类型：64位操作系统，基于X64的处理器 windows10 专业版。Matlab2021a与之前的版本也不同，sym改为str2sym。2、使用syms命令创建符号变量和符号表达式。1、使用sym命令创建符号变量和表达式。3.2.3 符号对象与数值对象的转换。3.1.2 创建符号变量和表达式。3.2.1 符号表达式的代数运算。3.2 符号表达式的代数运算。3.1 符号表达式的建立。3.1.1 创建符号常量。
基于MATLAB的ELM极限学习机实现多输入单输出回归预测详解
本文以“MATLAB实现ELM极限学习机多输入单输出回归预测”为核心，深入探讨了ELM算法在回归预测任务中的实现原理、模型构建流程及其实际应用场景。ELM的主要优势在于其训练速度快、泛化能力强、计算效率高，适用于...
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