本文探讨了如何利用粒子群优化（PSO）算法优化自适应网络推理系统-极限学习机（ANFIS-ELM）网络的MATLAB仿真过程。通过PSO选择合适参数，提升模型预测精度。
使用PSO优化ANFIS-ELM网络进行MATLAB仿真
在神经网络领域，ANFIS-ELM网络结合了自适应网络推理系统（ANFIS）和极限学习机（ELM）的优点。它能够在不需要迭代修正权重的情况下快速建立模型并达到较高的精度。然而，如何选择合适的参数仍是一个挑战。
粒子群优化（PSO）是一种常用的优化算法，可以有效地解决许多优化问题，包括神经网络的参数优化。本文介绍了如何使用PSO算法优化ANFIS-ELM网络，并给出了MATLAB代码实现。
首先，我们需要构建ANFIS-ELM网络模型。以下是一个简单的例子：
% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
