回归预测 | MATLAB实现SSA-DELM和DELM麻雀算法优化深度极限学习机多输入单输出回归预测对比

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🔥 内容介绍

深度极限学习机(Deep Extreme Learning Machine, DELM)作为一种新型的深度学习模型，凭借其快速训练速度和良好的泛化性能，在回归预测领域展现出巨大的潜力。然而，DELM的性能高度依赖于其隐含层节点数和激活函数的选择。为了提升DELM的预测精度和鲁棒性，本文将对两种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化的DELM模型进行对比研究，即SSA-DELM和直接采用麻雀算法优化参数的DELM (以下简称DELM-SSA)。本文将重点分析两种算法在多输入单输出回归预测任务中的性能差异，并探讨其优劣。

一、 深度极限学习机(DELM)模型概述

DELM模型继承了极限学习机(ELM)的快速训练特点，同时通过堆叠多层隐含层来提升模型的表达能力。相比于传统的深度学习模型，DELM无需复杂的迭代训练过程，只需对每一层的输出权重进行求解，显著缩短了训练时间。其基本结构由多个ELM层级联而成，每一层ELM都包含输入层、隐含层和输出层。隐含层节点的激活函数通常采用非线性函数，如Sigmoid函数、ReLU函数等。每一层ELM的输出作为下一层的输入，最终输出层的输出即为模型的预测结果。

二、 麻雀搜索算法(SSA)优化策略

麻雀搜索算法(SSA)是一种基于自然界麻雀觅食行为的元启发式优化算法。SSA算法具有参数少、易于实现和收敛速度快的优点，适用于解决各种优化问题。在本文中，SSA算法被用于优化DELM模型的超参数，包括隐含层节点数、激活函数类型以及各层之间的连接权重。具体来说，SSA算法的目标函数是使DELM模型的预测误差最小化。

三、 SSA-DELM模型

SSA-DELM模型采用了一种分层优化的策略。首先，SSA算法优化每一层DELM的隐含层节点数和激活函数类型，然后，再利用最小二乘法求解该层ELM的输出权重。通过迭代优化每一层参数，最终得到最优的DELM模型结构和参数。这种分层优化策略可以有效避免参数空间过大带来的计算负担，提高优化效率。

四、 DELM-SSA模型

与SSA-DELM不同，DELM-SSA模型直接使用SSA算法对整个DELM模型的参数进行优化。这包括所有层级的隐含层节点数、激活函数类型以及所有层的连接权重。这种策略虽然可以寻找到更全局最优的模型参数，但是其计算复杂度也相应增加，尤其是在处理多层复杂模型时，其计算效率可能会受到限制。

五、 实验设计与结果分析

为了比较SSA-DELM和DELM-SSA的性能，本文采用多个公开的多输入单输出回归数据集进行实验，并使用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标。实验结果表明，在大多数数据集上，SSA-DELM的预测精度略高于DELM-SSA，并且其训练时间明显短于DELM-SSA。这主要是因为SSA-DELM的分层优化策略有效降低了优化难度和计算复杂度。然而，在部分数据集上，DELM-SSA可以取得略高的精度，这可能是由于其全局优化策略能够找到更优的模型参数。

六、 结论与讨论

本文通过对SSA-DELM和DELM-SSA两种模型的对比研究，发现SSA-DELM在兼顾预测精度和计算效率方面表现更优。分层优化策略有效提高了算法的收敛速度和稳定性。然而，DELM-SSA在某些特定数据集上仍具有竞争力，这提示我们针对不同的数据集选择合适的优化策略至关重要。未来的研究可以进一步探索更有效的优化算法，例如改进SSA算法，或者结合其他优化算法，以进一步提升DELM模型的预测性能。此外，对不同激活函数和隐含层结构的影响进行更深入的研究，也将有助于提高DELM模型的泛化能力和鲁棒性。

七、 未来研究方向

未来的研究可以从以下几个方面展开：

• 探索更先进的元启发式算法，例如鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)等，来优化DELM模型的参数。

• 研究不同激活函数对DELM模型性能的影响，并提出自适应的激活函数选择策略。

• 结合深度学习中的其他技术，例如迁移学习和对抗学习，来进一步提升DELM模型的预测精度和泛化能力。

• 将SSA-DELM和DELM-SSA应用于更广泛的实际问题中，例如金融预测、气象预测等，并验证其有效性。

总而言之，SSA-DELM和DELM-SSA均为提升DELM模型性能提供了有效的途径，选择何种方法取决于实际应用场景的需求和计算资源的限制。 深入研究和优化这些算法，将有助于进一步推动DELM模型在回归预测领域的应用。

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