【ELM回归预测】基于变模态分解结合人工兔群算法优化极限学习机VMD-ARO-ELM实现数据回归预测附matlab代码-优快云博客

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本文提出了一种结合变模态分解(VMD)和人工兔群优化(ARO)的ELM方法，VMD-ARO-ELM，用于提升数据回归预测的精度。实验结果显示，该方法在多个数据集上表现优于传统ELM和基于其他优化的ELM，适用于科学研究和工业生产中的广泛应用。

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于变模态分解（VMD）和人工兔群算法（ARO）优化极限学习机（ELM）的数据回归预测方法，称为VMD-ARO-ELM。该方法首先利用VMD将原始数据分解为多个固有模态分量（IMF），然后采用ARO优化ELM的输入权重和偏置，最后利用优化的ELM模型进行数据回归预测。实验结果表明，VMD-ARO-ELM方法在多个数据集上的回归预测性能优于传统ELM和基于其他优化算法的ELM方法。

引言

数据回归预测在科学研究和工业生产中有着广泛的应用。极限学习机（ELM）是一种单隐层前馈神经网络，由于其学习速度快、泛化能力强等优点，在数据回归预测领域得到了广泛的关注。然而，传统的ELM算法存在输入权重和偏置随机初始化的问题，这可能会导致模型的预测精度不佳。

为了解决这个问题，本文提出了一种基于VMD和ARO优化ELM的数据回归预测方法。VMD是一种自适应信号分解算法，可以将复杂信号分解为多个IMF，每个IMF代表信号的不同频率分量。ARO是一种基于兔群觅食行为的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

方法

VMD-ARO-ELM方法的流程如下：

**VMD分解：**将原始数据分解为多个IMF。
**ARO优化：**利用ARO优化ELM的输入权重和偏置。
**ELM回归：**利用优化的ELM模型进行数据回归预测。

VMD分解

VMD算法通过求解以下优化问题来分解信号：

ARO优化

ARO算法模拟兔群觅食行为，通过更新兔子的位置来搜索最优解。ARO算法的更新公式如下：

实验

本文在多个数据集上对VMD-ARO-ELM方法进行了实验，并将其与传统ELM和基于其他优化算法的ELM方法进行了比较。实验结果表明，VMD-ARO-ELM方法在回归预测精度和鲁棒性方面均优于其他方法。

结论

本文提出了一种基于VMD和ARO优化ELM的数据回归预测方法。该方法通过VMD分解原始数据和ARO优化ELM的输入权重和偏置，有效地提高了ELM模型的预测精度。实验结果表明，VMD-ARO-ELM方法在多个数据集上的回归预测性能优于传统ELM和基于其他优化算法的ELM方法。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);