【ELM回归预测】基于麻雀算法优化极限学习机SSA-ELM实现数据回归预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在数据科学和机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测连续型变量的值。极限学习机（ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，被广泛应用于回归预测任务中。然而，为了进一步提高ELM的性能，我们可以使用麻雀算法（SSA）进行优化。

麻雀算法是一种基于自然界麻雀行为的优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为。通过观察麻雀的行为，我们可以发现它们在搜索食物时具有较强的探索能力和快速的收敛速度。因此，将麻雀算法应用于ELM中可以帮助我们找到更好的权重和偏置值，从而提高ELM的预测性能。

在实现SSA-ELM之前，我们首先需要了解ELM的基本原理。ELM是一种单层前馈神经网络，它的训练过程包括两个步骤：随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置值，然后使用最小二乘法来计算输出层的权重。ELM的核心思想是通过随机初始化隐藏层的权重和偏置值，将输入数据映射到一个高维空间中，从而使得线性回归问题可以转化为非线性回归问题。这使得ELM在处理大规模数据时具有较强的计算效率和泛化能力。

接下来，我们将介绍如何使用SSA对ELM进行优化。首先，我们需要定义适应度函数，它用于评估每个麻雀在搜索过程中的表现。在SSA中，适应度函数可以是回归预测误差的平方和，我们的目标是最小化这个误差。然后，我们需要初始化麻雀的位置和速度，这些参数将决定麻雀在搜索空间中的移动方向和速度。接下来，我们通过计算每个麻雀的适应度值来更新它们的位置和速度，以便找到更好的解决方案。最后，我们将使用优化后的权重和偏置值来训练ELM，并进行回归预测。

通过将SSA与ELM相结合，我们可以获得更准确和稳定的回归预测结果。SSA能够帮助我们找到更好的权重和偏置值，从而提高ELM的预测性能。此外，SSA还具有较强的全局搜索能力和快速的收敛速度，这使得它在处理大规模数据时具有较好的计算效率。

总结而言，基于麻雀算法优化的极限学习机SSA-ELM是一种强大的回归预测方法。它结合了ELM的高效性和泛化能力，以及SSA的全局搜索能力和快速收敛速度。通过使用SSA-ELM，我们可以获得更准确和稳定的回归预测结果，从而在实际应用中取得更好的效果。

⛄ 部分代码

% BS2RV.m - Binary string to real vector%% This function decodes binary chromosomes into vectors of reals. The% chromosomes are seen as the concatenation of binary strings of given% length, and decoded into real numbers in a specified interval using% either standard binary or Gray decoding.%% Syntax:       Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)%% Input parameters:%%               Chrom    - Matrix containing the chromosomes of the current%                          population. Each line corresponds to one%                          individual's concatenated binary string%         representation. Leftmost bits are MSb and%         rightmost are LSb.%%               FieldD   - Matrix describing the length and how to decode%         each substring in the chromosome. It has the%         following structure:%%        [len;    (num)%         lb;    (num)%         ub;    (num)%         code;    (0=binary     | 1=gray)%         scale;    (0=arithmetic | 1=logarithmic)%         lbin;    (0=excluded   | 1=included)%         ubin];    (0=excluded   | 1=included)%%         where%        len   - row vector containing the length of%          each substring in Chrom. sum(len)%          should equal the individual length.%        lb,%        ub    - Lower and upper bounds for each%          variable. %        code  - binary row vector indicating how each%          substring is to be decoded.%        scale - binary row vector indicating where to%          use arithmetic and/or logarithmic%          scaling.%        lbin,%        ubin  - binary row vectors indicating whether%          or not to include each bound in the%          representation range%% Output parameter:%%               Phen     - Real matrix containing the population phenotypes.​%% Author: Carlos Fonseca,   Updated: Andrew Chipperfield% Date: 08/06/93,    Date: 26-Jan-94​function Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)​% Identify the population size (Nind)%      and the chromosome length (Lind)[Nind,Lind] = size(Chrom);​% Identify the number of decision variables (Nvar)[seven,Nvar] = size(FieldD);​if seven ~= 7  error('FieldD must have 7 rows.');end​% Get substring propertieslen = FieldD(1,:);lb = FieldD(2,:);ub = FieldD(3,:);code = ~(~FieldD(4,:));scale = ~(~FieldD(5,:));lin = ~(~FieldD(6,:));uin = ~(~FieldD(7,:));​% Check substring properties for consistencyif sum(len) ~= Lind,  error('Data in FieldD must agree with chromosome length');end​if ~all(lb(scale).*ub(scale)>0)  error('Log-scaled variables must not include 0 in their range');end​% Decode chromosomesPhen = zeros(Nind,Nvar);​lf = cumsum(len);li = cumsum([1 len]);Prec = .5 .^ len;​logsgn = sign(lb(scale));lb(scale) = log( abs(lb(scale)) );ub(scale) = log( abs(ub(scale)) );delta = ub - lb;​Prec = .5 .^ len;num = (~lin) .* Prec;den = (lin + uin - 1) .* Prec;​for i = 1:Nvar,    idx = li(i):lf(i);    if code(i) % Gray decoding      Chrom(:,idx)=rem(cumsum(Chrom(:,idx)')',2);    end    Phen(:,i) = Chrom(:,idx) * [ (.5).^(1:len(i))' ];    Phen(:,i) = lb(i) + delta(i) * (Phen(:,i) + num(i)) ./ (1 - den(i));end​expand = ones(Nind,1);if any(scale)  Phen(:,scale) = logsgn(expand,:) .* exp(Phen(:,scale));end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 呼梦颖,杨霈轶,段建东,等.基于麻雀搜索算法优化核极限学习机的风电功率预测方法:CN202111247254.X[P].CN202111247254.X[2023-09-11].

[2] 刘治成,肖东升,戴小军,等.考虑时间-位置向量的PCA-SSA-ELM地震死亡人数预测模型[J].[2023-09-11].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合