基于探路者优化极限学习机预测的MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布

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本文介绍了如何结合探路者优化算法和极限学习机（ELM），在MATLAB中实现一个预测模型。ELM是单层前馈神经网络，探路者优化算法则用于进一步优化其性能。提供了MATLAB代码示例，用于处理输入数据集并进行预测，最终打印预测结果和最佳适应度值。

基于探路者优化极限学习机预测的MATLAB代码

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种高效的机器学习算法，被广泛应用于预测和分类任务中。探路者优化算法（Pathfinder Optimization，简称PO）是一种基于自然选择和路径搜索的启发式算法，用于优化问题的解决。在本文中，我们将结合探路者优化算法和极限学习机，使用MATLAB实现一个基于探路者优化极限学习机的预测模型。

首先，我们需要定义极限学习机的网络结构。ELM是一种单层前馈神经网络，其中输入层与隐含层之间的连接权重是随机生成的，并且不需要进行调整。隐含层的激活函数通常选择sigmoid函数或ReLU函数。输出层的权重由解析解计算得到。下面是一个简单的ELM网络结构的MATLAB代码实现：

classdef ELM
    properties
        hiddenNodes
        inputWeights
        activationFunction
        outputWeights
    end
    
    methods
        function obj = ELM(hiddenNodes