遗传算法优化的极限学习机在回归预测中的应用及MATLAB实现

心之飞翼

于 2023-08-08 20:54:14 发布

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文章标签：回归 matlab 数据挖掘

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文章介绍了如何利用遗传算法（GA）优化极限学习机（ELM），解决其参数调节问题，提升在回归预测中的性能。通过结合GA和ELM，构建GA-ELM模型，利用GA的全局搜索能力找到最优参数，以MATLAB实现，提高非线性模型的泛化能力，并防止过拟合。

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遗传算法优化的极限学习机在回归预测中的应用及MATLAB实现

近年来，极限学习机（ELM）在回归预测中得到广泛应用。然而，ELM需要手动调节参数，且对于非线性模型而言，泛化能力有待提高。为了解决这些问题，我们使用遗传算法（GA）对ELM进行参数优化，提高其预测性能。

具体来说，我们以回归问题为例，将GA与ELM相结合，构建了GA-ELM预测模型。其中，GA作为全局搜索优化算法，通过不断迭代生成下一代种群，直至达到收敛条件，得到最优解；ELM则用于拟合输入样本和输出样本之间的函数关系，同时通过正则化防止过拟合。

下面是代码实现过程：

function [best_sol, best_fit] = GA_ELM_train(train_data, train_target, pop_size, n_gen, n_hidden, lb, ub)
% train_data: 训练数据
% train_target：训练标签
% pop_size: 种群大小
% n_gen: 迭代次数
% n_hidden: 隐藏层节点数
% lb: 参数下限
% ub: 参数上限

% 初始化种群
pop = rand(pop_size, n_hidden) * (ub - lb) + lb;

for i = 1:n_gen
    % 计算适应度函数
    fit = zeros(pop_size, 1);
    for j = 1:pop_size
        [train_out, test_out] = ELM(train_data, train_target, pop(j,:));
        fit(j) = mse(test_out, train_target);
    end

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