回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机多输入单输出回归预测（多指标，多图）-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 极端学习机 (ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络, 具有训练速度快、泛化能力强的优势，但其性能高度依赖于输入权重和隐层偏置的初始化。秃鹰搜索算法 (SSA) 作为一种新型的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度，但容易陷入局部最优。本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法 (IBES) 的 ELM 优化算法，用于解决多输入单输出 (MISO) 回归预测问题。该算法通过改进秃鹰搜索算法的探索和开发能力，有效避免了其早熟收敛的缺点，并利用改进后的算法优化 ELM 的输入权重和隐层偏置，从而提高 ELM 的预测精度和泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，并与其他优化算法进行比较，结果表明，本文提出的 IBES-ELM 算法在预测精度和稳定性方面具有显著优势。

关键词: 极端学习机; 秃鹰搜索算法; 改进秃鹰搜索算法; 多输入单输出回归; 预测; 多指标; 多图

1. 引言

随着大数据时代的到来，数据挖掘和预测建模的需求日益增长。回归预测作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于各个领域，例如金融预测、气象预测、环境监测等。极端学习机 (ELM) 是一种新型的单隐层前馈神经网络 (SLFN)，它具有训练速度快、泛化能力强等优点，在回归预测问题中表现出色。然而，ELM 的性能很大程度上依赖于输入权重和隐层偏置的初始化。随机初始化的方法虽然简单，但往往难以找到最优的网络参数，从而限制了 ELM 的预测精度。

为了克服 ELM 的这一缺陷，许多研究者尝试利用各种优化算法来优化 ELM 的输入权重和隐层偏置。例如，粒子群优化算法 (PSO)、遗传算法 (GA) 和差分进化算法 (DE) 等都被应用于 ELM 的优化中。然而，这些算法也存在一些不足，例如容易陷入局部最优，收敛速度慢等。

秃鹰搜索算法 (SSA) 是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了秃鹰在自然界中觅食的行为，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。但标准 SSA 算法也存在一些问题，例如参数难以调整，容易出现早熟收敛等。

针对上述问题，本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法 (IBES) 的 ELM 优化算法 (IBES-ELM)。该算法首先对标准 SSA 算法进行改进，增强其全局搜索能力和收敛速度，避免早熟收敛。然后，利用改进后的 IBES 算法优化 ELM 的输入权重和隐层偏置，提高 ELM 的预测精度和泛化能力。

2. 秃鹰搜索算法及其改进

秃鹰搜索算法 (SSA) 通过模拟秃鹰的搜索、包围和攻击三个阶段来寻找全局最优解。其主要步骤包括：

搜索阶段: 秃鹰随机搜索猎物的位置。
包围阶段: 当秃鹰发现猎物后，开始包围猎物。
攻击阶段: 秃鹰不断调整自身位置，最终捕获猎物。

标准 SSA 算法存在一些缺陷，例如参数难以调整，容易陷入局部最优，收敛速度较慢等。为了克服这些缺点，本文对 SSA 算法进行了改进，主要改进包括：

改进搜索策略: 引入自适应调整参数机制，动态调整搜索步长，增强算法的全局搜索能力。
改进包围策略: 引入 Levy 飞行机制，提高算法跳出局部最优的能力。
改进攻击策略: 采用精英策略，保留当前最优解，提高算法的收敛速度。

3. IBES-ELM 算法

IBES-ELM 算法将改进的秃鹰搜索算法 (IBES) 应用于 ELM 的优化中。算法流程如下：

初始化: 随机初始化 ELM 的输入权重和隐层偏置，以及 IBES 算法的参数。
迭代搜索: 利用 IBES 算法迭代搜索 ELM 的最优输入权重和隐层偏置。每一次迭代，IBES 算法都根据当前解的适应度值来更新秃鹰的位置。适应度值采用均方根误差 (RMSE) 或其他合适的指标来评估 ELM 的预测性能。
更新权重和偏置: 根据 IBES 算法得到的最佳输入权重和隐层偏置，更新 ELM 的网络参数。
终止条件: 当满足预设的终止条件 (例如最大迭代次数或最小误差) 时，算法停止迭代。
输出结果: 输出 IBES-ELM 算法得到的最佳 ELM 模型及其预测结果。

4. 实验结果与分析

本文选取了多个公开数据集进行实验，并与 PSO-ELM、GA-ELM、DE-ELM 等算法进行比较。实验结果表明，IBES-ELM 算法在预测精度 (RMSE, MAE, R-squared 等) 和稳定性方面都具有显著优势。通过多图展示不同算法的收敛曲线、预测结果以及参数敏感性分析，进一步验证了 IBES-ELM 算法的有效性。

5. 结论

本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法的 ELM 优化算法 (IBES-ELM)，用于解决多输入单输出回归预测问题。该算法通过改进秃鹰搜索算法的探索和开发能力，有效提高了 ELM 的预测精度和泛化能力。实验结果表明，IBES-ELM 算法具有良好的性能和稳定性，为解决复杂的回归预测问题提供了一种新的有效方法。未来研究将进一步探索 IBES 算法的改进策略，并将其应用于更多类型的预测问题中。