使用MATLAB实现粒子群算法优化的ELM神经网络进行费用预测

最新推荐文章于 2025-12-05 17:04:10 发布

太极wu

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文章标签： matlab 算法神经网络

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本文介绍了如何利用MATLAB结合粒子群算法（PSO）优化极端学习机（ELM）神经网络，进行费用预测。ELM神经网络以其快速训练和良好泛化性能为特点，而PSO用于优化网络参数，提升预测性能。文章详细讲解了数据准备、网络和算法参数设置、粒子群初始化及更新过程，以及最终的预测应用。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群觅食的行为，通过群体协作搜索最优解。该算法可以应用于优化问题，例如在机器学习中优化神经网络的参数。本文将介绍如何使用MATLAB实现粒子群算法优化的ELM（Extreme Learning Machine）神经网络来进行费用预测。

ELM神经网络是一种单隐层前馈神经网络，它具有快速训练速度和良好的泛化性能。ELM网络的输出层权值是通过随机初始化并直接计算得到的，不需要像传统的神经网络一样进行迭代优化。而粒子群算法可以用于优化ELM网络的隐层权值和偏置，以提高网络的性能。

首先，我们需要准备费用预测所需的数据集。假设我们有一个包含多个特征的训练集X和对应的费用标签Y。接下来，我们将使用MATLAB编写代码来实现粒子群算法优化的ELM神经网络。

% 步骤1：准备数据集
load('cost_data.mat'); % 加载数据集，包含训练集X和标签Y

% 步骤2：初始化E

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