基于遗传算法优化的极限学习机在风电数据回归预测中的实现

基于遗传算法优化的极限学习机在风电数据回归预测中的实现

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）作为一种快速且有效的机器学习方法，在回归预测问题中得到了广泛的应用。然而，针对特定问题，ELM的性能可能受到参数设置的影响。为了进一步提升ELM在风电数据回归预测中的准确性，我们可以使用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对ELM的参数进行优化。本文将介绍如何通过遗传算法优化极限学习机，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要定义适应度函数，以衡量ELM模型在不同参数设置下的性能。在风电数据回归预测中，常用的评价指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和决定系数（Coefficient of Determination，R^2）。我们将以RMSE作为适应度函数，即目标函数，以最小化预测误差为优化目标。

接下来，我们使用遗传算法来搜索参数空间以找到最优的ELM参数组合。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解决复杂的参数优化问题。

下面是使用MATLAB实现基于遗传算法优化的极限学习机的代码：

% 步骤1：准备