改进深度学习极限学习机实现数据预测——基于狮群算法的方案

改进深度学习极限学习机实现数据预测——基于狮群算法的方案

深度学习在近年来被越来越多地应用于数据预测领域，极限学习机（ELM）作为一种快速高效的神经网络模型，在数据预测中也得到了广泛关注。然而，传统的ELM模型存在着过拟合、欠拟合等问题，为此，我们提出了一种基于狮群算法的改进ELM模型，以更好地提高预测精度和模型的泛化能力。

本文所提出的方法主要是将狮群算法引入到ELM模型中，对输入层与隐含层间的权值进行优化，从而提高模型的精度。狮群算法是一种基于群体智能的优化算法，其运行过程类似于大自然中狮子狩猎时的策略，通过模拟狮子捕食的过程来进行参数寻优。

本文使用Matlab编写实现，以下是实现代码：

%初始化ELM的输入、输出、隐含层神经元个数等参数
X_train = load('train_data.mat');
Y_train = load('train_label.mat');
X_test = load('test_data.mat');
Y_test = load('test_label.mat');
hidden_num = 50;

%初始化狮群算法的参数
pop_size = 30;
max_gen = 100;
c1 = 2.05;
c2 = 2.05;
w = 0.5;

%生成初始种群
for i=1:pop_size
    input_weight{i} = rand(size(X_train, 2), hidden_num) * 2 - 1;
    bias{i} = rand(hidden_num, 1);
    output_weight{i} = pinv(input_weight{i}' * input_weight{i}) * input_weight