麻雀算法极限学习机GA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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本文探讨了麻雀算法和极限学习机的结合应用，GA-ELM用于回归预测。通过MATLAB代码展示算法实现过程，强调其快速、高效及自适应调整的特点，适用于解决实际问题。

麻雀算法极限学习机GA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现

随着机器学习技术的不断发展，人们越来越关注机器学习算法的性能和效率。其中，麻雀算法和极限学习机是当前比较热门的算法。本文将介绍如何使用麻雀算法和极限学习机实现回归预测，并提供相应的MATLAB代码。

  1. 麻雀算法概述

麻雀算法是一种基于模拟自然界中麻雀寻食行为的优化算法。其核心思想是将种群分成多个个体，在每个个体的周围随机生成一些新的解，并通过比较新解和旧解的适应度值，选择更优的解作为下一代种群的部分个体，并不断迭代，最终得到全局最优解。

  1. 极限学习机概述

极限学习机是一种快速、高效的机器学习算法。该算法通过随机生成输入权重和偏置，利用随机梯度下降法训练网络，并在训练后利用输入数据和随机生成的权重计算输出权重，从而实现数据分类和预测。

  1. GA-ELM回归预测算法

GA-ELM回归预测算法是将麻雀算法和极限学习机相结合，用于解决回归预测问题。该算法首先利用麻雀算法在随机生成的输入权重和偏置中选择一部分样本，并将其作为输入数据进行训练。然后，通过极限学习机计算输出权重，并利用输出权重对测试数据进行预测。

  1. MATLAB代码实现

使用MATLAB实现GA-ELM回归预测算法需要按照以下步骤：

（1）定义输入数据和输出数据：

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基于粒子群算法优化的极限学习机预测，附Matlab实现代码
pytorchCode的博客
07-19 184
本文将介绍一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化的极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）预测方法，并提供相应的 Matlab 实现代码。ELM 的特点是具有较快的训练速度和较强的泛化能力，且只需调整随机生成的输入层与输出层之间的权重矩阵即可完成模型的训练过程。然而，在实际应用中，输入数据通常是包含大量噪声的非线性数据，传统的 ELM 模型并不能对这种数据进行有效的拟合。因此，本文采用 PSO 算法对 ELM 模型进行优化。
极限学习机Python代码
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https://github.com/dclambert/Python-ELM
代码pytorch
lsfeitianzhuzhuxia的博客
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model.train() 和 model.eval() 一般在模型训练和评价的时候会加上这两句，主要是针对由于model 在训练时和评价时 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式不同： model.eval()，不启用 BatchNormalization 和 Dropout。此时pytorch会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会因BN层导致模型performance损失较大； mod
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超限学习机ELM的原理推导和Python代码实现
极限学习机Python的代码实现
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极限学习机Python的代码实现 BY:YANG LIU import numpy as np——载入numpy库 import matplotlib.pyplot as plt——载入画图库 def sigmoid(a,b,x):——定义sigmoid激活函数 return 1.0/(1+np.exp(-1.0(x.dot(a)+b)))——返回1/(1+e^（-ax+b）),其中a为输入层到隐含层的权重，b是隐含层的偏置 def ELM_prototype(X,T,C,n,L):——定义极限学习机函数，
【ELM回归预测】基于matlab遗传算法优化极限学习机GA-ELM回归预测【含Matlab源码 1673期】.zip
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智能优化算法优化学习极限学习机ELM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化ELM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化ELM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化ELM 4.4.4 鲸鱼算法WOA...
【ELM回归预测】基于matlab粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM回归预测【含Matlab源码 1586期】
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Python实现极限学习机ELM【hpelm库】（内涵源代码）
车手只需要车和手，压力来自轮胎
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基于python的极限学习机的原理及其实现
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与传统神经网络不同，ELM的参数可以在训练之前随机初始化，因此ELM的训练过程非常快速。ELM的基本原理是将输入数据通过一个随机生成的权重矩阵进行线性变换，然后通过一个非线性激活函数进行处理，最终得到输出。在训练时，只需要对输出层的权重进行简单的线性回归，即可得到模型的最终参数。总的来说，ELM的优点是训练速度快，可以处理大量数据，且不需要对权重进行反向传播算法进行更新，因此可以避免梯度消失等问题。将输入数据通过权重矩阵进行线性变换，然后通过一个非线性激活函数进行处理。使用训练好的ELM模型进行预测。
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""" 2021年08月24日15:45:59 陈嘿萌 ELM极限学习机:pytorch实现手写数字识别 """ import numpy as np import torch import torch.nn as nn from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split np.rand
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'''这种算法是针对 SLFNs （即含单个隐藏层的前馈型神经网络）的监督型学习算法， 其主要思想是：输入层与隐藏层之间的权值参数，以及隐藏层上的偏置向量参数是 once for all 的（不需要像其他基于梯度的学习算法一样通过迭代反复调整刷新）， 求解很直接，只需求解一个最小范数最小二乘问题（最终化归成求解一个矩阵的 Moore-Penrose 广义逆问题）。''' #class hpelm....
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