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🔥 内容介绍
RVFL（Random Vector Functional Link，随机向量函数链接神经网络）是一种结构简单、训练高效的前馈神经网络，但核心痛点是输入层到隐藏层的权重和偏置需随机初始化，易导致模型稳定性差、泛化能力有限。遗传算法（GA）作为全局优化算法，可通过模拟生物进化过程搜索最优的 RVFL 关键参数，弥补随机初始化的不足，最终提升回归预测精度。
整个优化体系的原理可拆解为三大核心模块：RVFL 回归基础原理、GA 优化逻辑（适配 RVFL）、GA-RVFL 融合流程，层层递进解析如下：
3. RVFL 的优势与痛点（GA 优化的必要性）
| 优势 | 核心痛点 |
|---|---|
| 训练速度快（伪逆法解析求解，无迭代） | 输入 - 隐藏层权重 / 偏置随机初始化，易陷入局部最优，模型稳定性差 |
| 结构简单，参数少（仅需调 H、λ） | 随机参数可能导致高维映射效果差，回归精度受限 |
| 泛化能力潜力大（高维映射特性） | 对复杂非线性回归任务，随机参数难以适配 |
二、遗传算法（GA）的优化逻辑（适配 RVFL 回归）
遗传算法模拟生物 “选择 - 交叉 - 变异” 的进化过程，通过种群迭代搜索全局最优解。为适配 RVFL 的参数优化需求，需对 GA 进行针对性改造，核心是将 RVFL 的待优化参数编码为染色体，并设计适配回归任务的适应度函数。
1. 优化目标与编码方式
（1）优化目标
GA 的优化对象是 RVFL 中随机初始化的两个关键参数：
⛳️ 运行结果
训练集 - 均方根误差: 0.436 ℃, 平均绝对误差: 0.339 ℃, 决定系数: 0.9836
测试集 - 均方根误差: 0.778 ℃, 平均绝对误差: 0.630 ℃, 决定系数: 0.9710
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]姜显扬.基于遗传算法优化神经网络的混沌控制方法[D].郑州大学,2004.DOI:10.7666/d.y635780.
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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
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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