回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索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: 极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络, 具有训练速度快、泛化能力强的优点，广泛应用于回归预测领域。然而，ELM的预测精度受输入权值和隐层神经元个数的影响较大。麻雀搜索算法(SSA)的改进算法，提高了ELM的预测精度和效率。本文提出了一种基于SSA优化的ELM多输入单输出回归预测方法，并通过实验验证了该方法的有效性。该方法能够有效地解决非线性回归预测问题，在多个数据集上的预测精度优于传统的ELM算法。

关键词: 极限学习机; 麻雀搜索算法; 回归预测; 多输入单输出; 优化算法; 多指标; 多图

正文:

极限学习机(ELM)作为一种新型的前馈神经网络，凭借其优越的训练速度和良好的泛化性能，在解决回归预测问题上展现出显著的优势。然而，ELM的预测精度受其输入权重和隐层神经元个数的影响较大。为了提高ELM的预测精度，本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的ELM多输入单输出回归预测方法。SSA算法是一种新型的元启发式优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快的特点，能够有效地解决ELM参数优化问题。

本文首先介绍了ELM算法的基本原理，然后详细阐述了SSA算法的优化策略。通过将SSA算法与ELM算法结合，构建了SSA-ELM模型，并利用该模型对多输入单输出回归预测问题进行了求解。为了验证该方法的有效性，本文选取了多个具有代表性的数据集进行仿真实验，并采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R平方值(R²)等多个指标对算法的性能进行评估。实验结果表明，与传统的ELM算法相比，SSA-ELM算法在预测精度方面具有显著提高。

(此处应加入实验结果分析部分，包括图表展示：例如，不同算法的MSE、MAE、R²对比图，不同数据集上的预测结果对比图，参数敏感性分析图等。需要根据实际实验结果进行详细的描述和分析，包括对实验结果的图表展示和解释。) 例如：

图1： 不同算法在数据集A上的预测精度对比图 (MSE, MAE, R²)
图2： 不同数据集上SSA-ELM算法的预测精度对比图
图3： SSA算法参数(例如种群规模、迭代次数)对ELM预测精度的影响

(此处应加入结论部分，总结全文的研究内容、实验结果以及未来的研究方向。) 例如：

本文提出了一种基于SSA-ELM的回归预测模型，并通过多个数据集上的实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法在预测精度方面优于传统的ELM算法，尤其是在处理非线性关系的数据集时，其优势更加明显。未来研究可以考虑以下几个方面：进一步改进SSA算法，提高其寻优效率；探索其他更有效的优化算法与ELM的结合；研究SSA-ELM算法在其他回归预测问题中的应用；研究如何根据不同数据集自动调整SSA-ELM算法的参数。