【ELM回归预测】基于灰狼 遗传 粒子群优化极限学习机的数据回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、极限学习机（ELM）的核心特性与传统训练局限

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为单隐层前馈神经网络（SLFNs）的改进算法，凭借 “随机初始化输入层 - 隐层权重与偏置、解析求解输出层权重” 的特性，大幅提升了神经网络的训练效率，在数据回归预测（如负荷预测、环境参数预测、工业质量预测）中广泛应用。然而，传统 ELM 的随机初始化机制导致其在回归精度与稳定性上存在明显局限，难以满足高精度预测需求。

1.2 传统 ELM 的训练局限

传统 ELM 的核心问题在于 “输入 - 隐层参数（W、b）的随机初始化”，导致其在回归预测中存在以下不足：

• 回归精度不稳定：随机生成的 W、b 可能导致隐层输出矩阵 H 的列相关性过高（即冗余映射），降低线性拟合的准确性，相同数据集下多次训练的预测误差波动幅度可达 15%-20%；

• 易陷入局部最优：当数据集存在非线性强、噪声干扰大的情况（如工业传感器数据、气象数据），随机初始化的参数难以使 H 覆盖最优特征空间，导致输出层 β 的求解陷入局部最优，预测误差无法进一步降低；

• 隐层节点数依赖经验：传统 ELM 需人工设定隐层节点数 L，L 过小会导致欠拟合（特征映射不足），L 过大则会导致过拟合（泛化能力下降），缺乏自适应优化机制。

为此，需引入灰狼优化（GWO）、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）三种智能优化算法，对 ELM 的输入 - 隐层参数（W、b）及隐层节点数 L 进行协同优化，构建高精度、高稳定的 ELM 回归预测模型。

二、三种优化算法对 ELM 的改进逻辑

GWO、GA、PSO 分别模拟 “灰狼群体狩猎”“生物遗传进化”“鸟群协作觅食” 的自然行为，其优化机制与 ELM 的参数特性高度适配，可从 “全局搜索精度”“参数多样性”“收敛速度” 三个维度弥补传统 ELM 的局限。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

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addpath 基于极限学习机的数据回归预测

addpath 基于遗传算法优化极限学习机

addpath 基于粒子群优化极限学习机的数据回归预测

addpath MIV-ELM算法

addpath MIV-GA-ELM

addpath 基于MIV粒子群优化极限学习机算法

%% 对比

load('ELM.mat')

load('GA.mat')

load('PSO.mat')

load('MIVELM.mat')

load('MIVGA.mat')

load('MIVPSO.mat')

% figure(3)

% plot(1:length(yy1),yy1,'Color',[243 162 97]/255,'LineWidth',3);hold on

% plot(1:length(yy2),yy2,'Color',[33 158 188]/255,'LineWidth',3);hold on

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🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌟图像处理方面

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🌟 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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