基于非洲秃鹫算法优化的极限学习机预测

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布
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本文介绍了如何结合非洲秃鹫算法（AVA）优化极限学习机（ELM），以提升其预测性能。在MATLAB环境中，利用ELM_Toolbox和AVA代码，通过训练数据和测试数据，对输入层和隐藏层参数调整后，运用ava优化训练ELM模型，最终通过 elm_predict 函数评估RMSE，以验证预测准确性。

基于非洲秃鹫算法优化的极限学习机预测

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种基于单层前馈神经网络的机器学习算法，具有快速训练速度和良好的泛化性能。为了进一步提高ELM的预测性能，可以采用优化算法进行参数调优。本文将介绍一种基于非洲秃鹫算法（African Vulture Algorithm，简称AVA）优化的极限学习机预测方法，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具包。在本例中，我们将使用ELM的MATLAB实现库ELM_Toolbox，以及优化算法AVA的MATLAB代码。

% 导入ELM工具包
addpath('ELM_Toolbox');

% 导入AVA优化算法代码
addpath('AVA_Algorithm'
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元非洲秃鹫优化算法及其Matlab实现
2301_79326891的博客
09-15 108
元非洲秃鹫优化算法是一种基于自然界中非洲秃鹫觅食行为的优化算法。本文介绍了该算法的原理，并提供了Matlab代码实现。你可以根据需要调整代码中的参数和目标函数来解决不同的优化问题。元非洲秃鹫优化算法（EOA）是一种基于自然界中非洲秃鹫觅食行为的启发式优化算法。该算法模拟了秃鹫在寻找食物的过程中的行为和策略，以解决各种优化问题。在本文中，我们将详细介绍EOA算法的原理，并提供Matlab代码实现。函数来应用元非洲秃鹫优化算法解决特定的优化问题。来适应你的具体问题。最终，该函数将返回最优解和对应的适应度值。
【光伏预测】开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元KOA-Attention-CNN-biGRU光伏预测【含Matlab源码 4149期】
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03-24 796
开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元KOA-Attention-CNN-biGRU光伏预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于三种机器学习模型的岩爆类型预测及Python实现
None
06-08 5674
岩爆类型预测是防治和控制硬岩矿山岩爆灾害的有效方式。为了提高模型预测的可靠性与准确率，本文通过文献检索建立了397组岩爆工程案例样本，并选用最近邻、支持向量机、决策树这3种在岩爆类型分类性能上表现较好的机器学习算法作为预测模型进行训练，通过规范化的数据预处理方式避免训练集信息泄露，从而提高预测模型的可靠性。
【电力负荷预测】白鹭群算法优化回声神经网络ESOA-ESN电力负荷预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5313期】
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07-30 565
白鹭群算法优化回声神经网络ESOA-ESN电力负荷预测（多输入单输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【优化算法】非洲秃鹫优化算法（AVOA）【含Matlab源码 1805期】.zip
03-19
完整代码，可直接运行
【ELM回归预测】基于非洲秃鹫算法优化极限学习机预测附matlab代码
m0_57702748的博客
12-08 52
✅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。​⛄ 内容介绍传统的单隐层神经网络由三部分组成，分别是输入层、隐含层和输出层，输入层神经元节点个数即输入变量的个数，隐含层节点个数则需要人为给定，输出层节点个数也就是输出变...
基于非洲秃鹫算法优化的lssvm回归预测
Jack旭的博客
05-06 1164
摘要：为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用非洲秃鹫算法进行优化。
基于非洲秃鹫算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测
Jack旭的博客
06-20 959
由前文可知，RELM的初始权值和阈值都是随机产生。每次产生的初始权值和阈值具有满目性。本文利用非洲秃鹫算法对初始权值和阈值， 以及正则项进行优化。适应度函数选取训练后的MSE误差。最终优化的输出为最佳初始权值和阈值。然后利用最佳初始权值阈值训练后的网络对测试数据集进行测试。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 1 900 个样 本，测试集包含 100 个样本。为了减少变量差异较大对模型性能的影响，在建立模型之前先对数据进行归一化。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈 神经网络( SLFN)。
基于非洲秃鹫算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
Jack旭的博客
07-25 771
适应度函数选取训练后的MSE误差。然后利用最佳初始权值阈值训练后的网络对测试数据集进行测试。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 1 900 个样 本，测试集包含 100 个样本。为了减少变量差异较大对模型性能的影响，在建立模型之前先对数据进行归一化。非洲秃鹫算法原理请参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011835903/article/details/122213857。目前常用的核函数主要有线性、多项式、径向基、Sigmoid 等核函数。一 RBF、Poly核函数。
基于非洲秃鹫算法优化混合核极限学习机(HKELM)的分类问题求解
Jack旭的博客
08-08 830
非洲秃鹫算法原理请参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011835903/article/details/122213857。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。目前常用的核函数主要有线性、多项式、径向基、Sigmoid 等核函数。适应度函数为，训练集和测试集（验证集）的分类错误率，分类错误率越低，代表分类正确率越高。一 RBF、Poly核函数。
【创新无忧】基于matlab非洲秃鹫算法AVOA优化极限学习机KELM故障诊断【含Matlab源码 10694期】.zip
01-04
本篇文章介绍了一种基于Matlab的非洲秃鹫算法（AVOA）优化极限学习机（KELM）的故障诊断方法。该方法结合了非洲秃鹫算法在全局搜索能力上的优势和KELM在处理非线性问题上的高效性，为复杂系统的故障诊断提供了一种新...
【未发表】基于非洲秃鹫优化算法AVOA优化核极限学习机KELM实现风电数据预测算法研究附Matlab代码.rar
12-30
本研究提出了一种基于非洲秃鹫优化算法（African Vulture Optimization Algorithm, AVOA）的核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）风电数据预测算法，并提供了相应的Matlab实现代码。 核极限学习...
【创新无忧】基于非洲秃鹫优化算法AVOA优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
12-27
非洲秃鹫优化算法（African Vulture Optimization Algorithm, AVOA）是一种受非洲秃鹫群体觅食行为启发的新型群体智能优化算法。它模仿秃鹫在觅食过程中的聚集、分散、跟随等行为，通过模拟秃鹫群体的动态搜索过程来...
【未发表】基于非洲秃鹫优化算法AVOA优化核极限学习机KELM实现风电数据时序预测算法研究附Matlab代码.rar
12-30
本研究文献探讨了如何利用非洲秃鹫优化算法（AVOA）对核极限学习机（KELM）进行优化，并将其应用于风电数据的时序预测。研究者提出了一个新的预测模型，该模型通过AVOA算法调整KELM的学习参数，以提升风电数据预测的...
湘大头歌程-Ride to Office练习笔记
myw071205的博客
11-29 608
Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 53
注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
最新发布
2501_92729044的博客
11-30 98
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
子午的博客
11-30 450
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
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