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🔥 内容介绍
核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KELM) 作为一种高效的单隐层前馈神经网络,在回归预测领域表现出显著的优势。然而,KELM 的性能受到核函数参数以及正则化系数的影响。本文提出一种基于蚁狮优化算法 (Ant Lion Optimizer, ALO) 的 KELM 回归预测模型 (ALO-KELM)。该模型利用 ALO 的全局寻优能力,对 KELM 的核函数参数和正则化系数进行优化,以提升 KELM 的泛化性能和预测精度。本文详细阐述了 ALO-KELM 模型的原理和实现步骤,并通过多个基准回归数据集验证了其有效性和优越性。实验结果表明,ALO-KELM 模型能够显著提高 KELM 的预测精度,并具有良好的鲁棒性和适应性。
关键词: 核极限学习机; 蚁狮算法; 参数优化; 回归预测; 全局寻优
1. 引言
回归预测作为数据分析和建模的重要组成部分,广泛应用于各个领域,例如金融预测、环境监测、工业过程控制等。随着信息技术的快速发展,对回归预测模型的需求日益增长,要求其具备更高的精度、更快的速度和更强的泛化能力。传统的回归模型,如线性回归、多项式回归等,在处理复杂非线性问题时往往表现出局限性。机器学习方法,特别是神经网络模型,由于其强大的非线性拟合能力,在回归预测领域得到了广泛应用。
极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 作为一种单隐层前馈神经网络,由 Huang 等人提出,因其随机初始化输入权重和阈值,以及直接求解输出权重,具有训练速度快、泛化能力强等优点。然而,传统的 ELM 在处理复杂数据时,容易陷入局部最优,导致预测精度不高。核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KELM) 通过引入核函数,将输入数据映射到高维特征空间,从而提高 ELM 的学习能力和泛化性能。但是,KELM 的性能很大程度上取决于核函数的选择和参数设置,以及正则化系数的选取。选择不当的核函数和参数会导致模型过拟合或欠拟合,影响预测精度。
近年来,各种优化算法被广泛应用于 KELM 的参数优化中,以提高其预测性能。例如,遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)、粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)、差分进化算法 (Differential Evolution, DE) 等。这些优化算法能够有效地搜索参数空间,找到合适的参数组合,从而提高 KELM 的预测精度。
蚁狮优化算法 (Ant Lion Optimizer, ALO) 是一种新兴的群智能优化算法,由 Mirjalili 提出,灵感来源于自然界中蚁狮捕食蚂蚁的行为。ALO 具有参数少、易于实现、全局寻优能力强等优点,已在诸多领域展现出优异的性能。
本文旨在利用 ALO 算法优化 KELM 的核函数参数和正则化系数,提出一种基于蚁狮算法优化核极限学习机回归预测模型 (ALO-KELM)。通过多个基准回归数据集的实验验证,证明 ALO-KELM 模型能够显著提高 KELM 的预测精度,并具有良好的鲁棒性和适应性。
2. 相关工作
2.1 核极限学习机 (KELM)
极限学习机 (ELM) 是一种单隐层前馈神经网络,其结构简单,训练速度快。
2.2 蚁狮优化算法 (ALO)
蚁狮优化算法 (ALO) 是一种群智能优化算法,模拟了蚁狮捕食蚂蚁的行为。ALO 的基本思想是:蚁狮在沙地中挖一个陷阱,蚂蚁随机行走,一旦进入陷阱,就会被蚁狮捕食。蚁狮的位置代表一个潜在的解决方案,蚂蚁的位置代表待优化的变量。
ALO 的主要步骤包括:
- 初始化:
随机生成蚂蚁和蚁狮的位置。
- 蚂蚁随机行走:
蚂蚁在搜索空间中随机行走。
- 蚁狮陷阱影响:
蚁狮的陷阱影响蚂蚁的行走,蚂蚁的行走范围会随着迭代次数的增加而减小。
-
蚂蚁被蚁狮捕食: 当蚂蚁进入蚁狮的陷阱时,会被蚁狮捕食,蚁狮的位置更新为蚂蚁的位置。
-
精英策略: 选择适应度最好的蚁狮作为精英,其他蚂蚁围绕精英行走。
ALO 通过模拟蚁狮捕食蚂蚁的行为,实现对全局最优解的搜索。
3. 基于蚁狮算法优化的核极限学习机 (ALO-KELM)
本文提出的 ALO-KELM 模型利用 ALO 算法优化 KELM 的核函数参数和正则化系数。其主要步骤如下:
- 数据预处理:
对原始数据进行归一化处理,使其数值范围在 [0, 1] 之间。
- 初始化:
随机初始化蚁狮和蚂蚁的位置,每个蚁狮的位置代表 KELM 的核函数参数 σσ 和正则化系数 CC 的一个潜在组合。
- 适应度函数:
适应度函数用于评估每个蚁狮的性能。本文采用均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE) 作为适应度函数。
- ALO 优化:
利用 ALO 算法对 KELM 的核函数参数 σσ 和正则化系数 CC 进行优化。在每次迭代中,蚂蚁根据蚁狮的位置进行随机行走,并更新自己的位置。蚁狮的位置根据精英策略进行更新。
- 模型训练和预测:
当达到最大迭代次数或满足停止准则时,ALO 算法停止。选择适应度最高的蚁狮对应的参数组合作为 KELM 的最优参数。利用最优参数训练 KELM 模型,并对测试数据进行预测。
此外,为了验证 ALO-KELM 模型的鲁棒性,本文对每个模型进行了 10 次独立实验,并计算了 RMSE 的均值和标准差。实验结果表明,ALO-KELM 模型的 RMSE 标准差相对较小,说明其具有良好的鲁棒性。
5. 结论
本文提出了一种基于蚁狮算法优化核极限学习机的回归预测模型 (ALO-KELM)。该模型利用 ALO 算法的全局寻优能力,对 KELM 的核函数参数和正则化系数进行优化,以提高 KELM 的泛化性能和预测精度。实验结果表明,ALO-KELM 模型能够显著提高 KELM 的预测精度,并具有良好的鲁棒性和适应性。
未来的研究方向包括:
-
探索更有效的适应度函数,以更好地评估 KELM 的性能。
-
将 ALO-KELM 模型应用于更复杂的回归预测问题,例如时间序列预测、高维数据预测等。
-
与其他优化算法进行比较,进一步验证 ALO-KELM 模型的优势。
-
研究 ALO 算法的参数设置对 ALO-KELM 模型性能的影响。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王芬,洪伟.基于蚁狮算法优化深度极限学习机的水质评价研究[J].宁夏师范学院学报, 2024, 45(10):74-83.
[2] 黄裕春,贾巍,雷才嘉,等.基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型[J].现代电力, 2023, 40(6):1043-1051.
[3] 任俊超,刘丁,万银.基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制[J].自动化学报, 2020, 46(5):13.DOI:10.16383/j.aas.c190798.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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