【ELM预测】基于蝴蝶算法优化极限学习机预测附matlab代码

针对工业过程中复杂的非线性和时变特性，传统核极限学习机建模预测效果不佳的问题，提出了一种采用蝴蝶算法优化核极限学习机的方法。通过优化模型的惩罚系数和核宽，提高了模型的泛化能力和预测精度。在脱丁烷塔过程软测量建模的仿真中，优化后的模型预测精度显著提升，验证了方法的有效性和高预测精度。

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1 简介

工业过程常含有显著的非线性,时变等复杂特性,传统的核极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差.为了提高核极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种蝴蝶算法结合核极限学习机软测量建模方法.通过蝴蝶优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组最优超参数;最后将该方法应用于脱丁烷塔过程软测量建模中.仿真结果表明,优化后的核极限学习机模型预测精度有明显的提高,验证了所提方法不仅是可行的,而且具有良好的预测精度和泛化性能.

2 部分代码

function [fmin, best_pos, Curve] = BOA(X, N, Max_iter, lb, ub, dim, fobj)%% BOA参数p = 0.8;                            % 开关概率power_exponent = 0.1;sensory_modality = 0.01;for i = 1:N    fitness(i) = fobj(X(i, :));end% 最优解[fmin, I] = min(fitness);best_pos = X(I, :);S = X;%% 迭代for t = 1:Max_iter    for i = 1:N        % 计算与目标函数相关的每只蝴蝶的香味        Fnew = fobj(S(i, :));        FP = (sensory_modality*(Fnew^power_exponent));                % 全局或局部搜索        if rand < p            dis = rand * rand * best_pos - X(i, :);        % Eq. (2) in paper            S(i, :) = X(i, :)+dis*FP;        else            % 在附近随机找蝴蝶            epsilon = rand;            JK = randperm(N);            dis = epsilon*epsilon*X(JK(1), :)-X(JK(2), :);            S(i, :) = X(i, :)+dis*FP;                             % Eq. (3) in paper        end                % 边界处理        S(i, :) = simplebounds(S(i, :), lb, ub);                % 新的个体适应度值        Fnew = fobj(S(i, :));  % Fnew represents new fitness values                % If fitness improves (better Xutions found), update then        if Fnew <= fitness(i)            X(i, :) = S(i, :);            fitness(i) = Fnew;        end                % 更新当前全局最优解        if Fnew <= fmin            best_pos = S(i, :);            fmin = Fnew;        end    end        Curve(t) = fmin;        % 更新感觉因子    sensory_modality = sensory_modality_NEW(sensory_modality, Max_iter);        disp(['BOA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(Curve(t))]);end%% 边界限制函数function s = simplebounds(s, Lb, Ub)s = max(s, Lb);s = min(s, Ub);endfunction y=sensory_modality_NEW(x, Ngen)y = x+(0.025/(x*Ngen));endend