【ELM回归预测】基于秃鹰优化极限学习机BES-ELM实现数据回归预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们根据已有的数据来预测未来的趋势或结果。而极限学习机（ELM）作为一种快速且有效的机器学习算法，在回归预测中得到了广泛的应用。本文将介绍一种基于秃鹰优化的极限学习机（BES-ELM）算法，用于实现数据回归预测。

首先，让我们了解一下极限学习机（ELM）算法的基本原理。ELM算法是一种单隐层前馈神经网络，其主要思想是随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置，然后通过求解线性方程组的方式得到输出层到隐层的权重。ELM算法具有训练速度快、泛化能力强等特点，因此在回归预测任务中表现出色。

然而，传统的ELM算法在权重的初始化过程中存在一定的随机性，可能导致训练结果的不稳定性。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于秃鹰优化的ELM算法（BES-ELM）。秃鹰优化算法是一种启发式优化算法，其模拟了秃鹰在捕食过程中的行为，通过迭代搜索来寻找最优解。BES-ELM算法通过将秃鹰优化算法应用于ELM算法的权重初始化过程，提高了算法的稳定性和准确性。

具体来说，BES-ELM算法的步骤如下：

1. 随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置；

2. 使用秃鹰优化算法对连接权重和偏置进行优化；

3. 求解线性方程组，得到输出层到隐层的权重；

4. 使用训练数据进行模型训练；

5. 使用测试数据进行模型验证。

通过以上步骤，我们可以得到一个稳定且准确的回归预测模型。BES-ELM算法在多个回归预测任务中的实验结果表明，相比传统的ELM算法，它具有更好的性能和稳定性。

除了在回归预测任务中的应用，BES-ELM算法还可以应用于其他机器学习任务，如分类、聚类等。它的优点不仅仅体现在算法的性能上，还包括其简单性和易于实现性。

总结起来，基于秃鹰优化的极限学习机（BES-ELM）算法是一种用于实现数据回归预测的有效方法。它通过引入秃鹰优化算法来改进传统的ELM算法，在提高算法的稳定性和准确性方面取得了显著的成果。未来，我们可以进一步研究BES-ELM算法在更复杂任务中的应用，并探索其与其他优化算法的结合，以进一步提高算法的性能和适用性。

⛄ 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]刘子诺.基于秃鹰搜索算法和极限学习机的股票价格预测模型[J].中国管理信息化, 2022, 25(22):157-160.

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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