基于探索者算法优化的极限学习机预测（附带MATLAB代码）

HackMasterX

于 2023-09-12 07:17:30 发布

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本文介绍了如何使用探索者算法优化极限学习机（ELM）的预测性能，解决ELM随机初始化导致的不稳定性和不准确性。通过MATLAB代码展示了如何设置和运行优化过程，以提高预测的准确性和稳定性。代码包含数据加载、参数设置、优化过程以及模型评估，同时还提供了ELM预测和sigmoid激活函数的辅助函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于探索者算法优化的极限学习机预测（附带MATLAB代码）

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，广泛应用于预测和分类问题。然而，ELM的性能很大程度上依赖于初始化的随机权重和偏置值，随机初始化可能导致预测结果的不稳定性和不准确性。为了解决这个问题，可以使用探索者算法（Explorer Algorithm）进行优化。

探索者算法是一种启发式算法，可以用于全局优化问题。它模仿自然界中物种的搜索行为，通过模拟探险者的行动来发现最优解。在ELM中，我们可以使用探索者算法来优化随机初始化的权重和偏置值，从而改进ELM的预测性能。

下面是使用MATLAB实现基于探索者算法优化的ELM预测的代码：

% 数据准备
load('data.mat'); % 加载数据集，其中包括输入向量X和对应的目标向量y

% 设置ELM的参数
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