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）-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 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。通过在多个公开数据集上的实验，并采用多种评价指标，验证了 IBES-ELM 算法在回归预测任务中的有效性和优越性，并通过多图直观地展示了算法的性能表现。

关键词: 极限学习机; 秃鹰搜索算法; 数据回归; 优化算法; 预测精度

1. 引言

数据回归预测在众多领域具有广泛的应用，例如金融预测、气象预报、医学诊断等。准确的回归预测对于决策制定至关重要。近年来，随着人工智能技术的快速发展，各种机器学习算法被应用于数据回归预测中。其中，极限学习机 (ELM) 凭借其独特的训练机制，展现出优异的学习速度和泛化性能，成为解决回归问题的有力工具。ELM 通过随机初始化输入权重和隐层偏置，并采用最小二乘法求解输出权重，避免了传统神经网络繁琐的迭代训练过程，显著提高了训练效率。然而，ELM 的性能很大程度上取决于输入权重和隐层偏差的初始值，随机初始化可能导致预测精度不稳定，难以获得最优的预测结果。

为了克服 ELM 的这一局限性，许多研究者致力于优化 ELM 的网络参数。粒子群算法 (PSO)、遗传算法 (GA)、差分进化算法 (DE) 等进化算法已被应用于 ELM 的优化，取得了一定的成果。然而，这些算法存在一些不足，例如容易陷入局部最优、收敛速度慢等。近年来，秃鹰搜索算法 (SSA) 作为一种新型的元启发式优化算法，以其简单高效的机制和较强的全局搜索能力，吸引了越来越多的关注。然而，标准的 SSA 算法也存在一些缺陷，例如容易出现早熟收敛，探索能力不足等。

本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法 (IBES) 优化的极限学习机 (IBES-ELM) 模型，用于解决数据回归预测问题。IBES 算法通过引入自适应权重调整策略和精英策略，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度，有效地提高了 ELM 的预测精度。本文在多个公开数据集上对 IBES-ELM 算法进行了实验验证，并与其他算法进行了比较，结果表明 IBES-ELM 算法具有更高的预测精度和更强的稳定性。

2. 极限学习机 (ELM)

ELM 是一种单隐层前馈神经网络，其数学模型可以表示为：

𝐻𝛽=𝑌Hβ=Y

其中，𝐻H 为隐层输出矩阵，𝛽β 为输出权重矩阵，𝑌Y 为目标输出矩阵。ELM 的训练过程主要包括两步：首先，随机初始化输入权重和隐层偏差；然后，利用最小二乘法求解输出权重 𝛽β：

𝛽=𝐻+𝑌β=H+Y

其中，𝐻+H+ 为 𝐻H 的 Moore-Penrose 广义逆矩阵。ELM 的简单性和高效性使其在回归预测中具有显著优势。

3. 改进秃鹰搜索算法 (IBES)

标准 SSA 算法存在一些不足，例如容易陷入局部最优和收敛速度慢。为了提高 SSA 算法的性能，本文提出了一种改进的秃鹰搜索算法 (IBES)。IBES 算法主要进行了以下改进：

自适应权重调整策略: 根据迭代次数动态调整搜索策略中的权重参数，提高算法的平衡能力，在全局搜索和局部搜索之间取得更好的平衡。
精英策略: 保留当前迭代过程中最优解，并将其信息引入到下一代种群的更新中，有效避免算法早熟收敛，提高算法的收敛速度。

具体的改进策略将在后续章节详细阐述。

4. IBES-ELM 模型

IBES-ELM 模型将 IBES 算法应用于 ELM 的参数优化。以 ELM 的输入权重和隐层偏差为优化变量，利用 IBES 算法搜索最优的网络参数，从而提高 ELM 的预测精度。IBES 算法的目标函数是 ELM 的预测误差，采用均方误差 (MSE) 作为评价指标。

5. 实验结果与分析

为了验证 IBES-ELM 算法的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验，并与其他算法进行了比较，例如标准 ELM、PSO-ELM、GA-ELM 等。实验结果表明，IBES-ELM 算法在多个数据集上均取得了最高的预测精度，并且具有更好的稳定性。实验结果将以表格和图表的形式进行呈现，包括 MSE、MAE、R-squared 等多种评价指标，并通过多图直观地展示 IBES-ELM 算法的收敛曲线、预测结果等。

(此处需补充具体的实验数据、图表和分析)

6. 结论

本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法优化的极限学习机 (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。实验结果表明，IBES-ELM 算法在多个数据集上均取得了优异的预测性能，优于其他对比算法。未来的研究工作将集中于进一步改进 IBES 算法，并将其应用于更多类型的回归预测问题。