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基于遗传算法优化极限学习机GA-ELM回归预测研究是一种将遗传算法与ELM相结合的方法用于提高ELM在回归问题中的预测性能。
在这项研究中遗传算法被引入作为一种优化算法用于优化ELM网络的随机初始化参数包括输入层到隐含层的连接权重和隐含层的偏置。通过遗传算法的搜索和优化过程可以找到更好的初始参数设置从而改善ELM网络的预测能力。
具体而言GA-ELM的研究步骤如下
1. 数据准备准备输入样本和对应的目标变量以及确定特征选取和预处理方法如归一化、标准化等。
2. ELM网络构建确定ELM网络的结构包括输入层节点数、隐含层节点数等。
3. 遗传算法初始化利用遗传算法随机生成初始种群并设置遗传算法的其他参数如交叉率、变异率等。
4. 适应度评估将初始种群中的个体作为ELM网络的初始参数利用训练集进行网络训练并使用评价指标如均方根误差、平均绝对误差等评估个体的适应度。
5. 遗传算法的进化过程根据个体的适应度进行选择、交叉和变异操作生成新的个体并更新种群。
6. 终止条件判断根据预定义的终止条件如达到最大迭代次数、适应度达到阈值等判断是否终止遗传算法的进化。
7. 输出最优解根据遗传算法中适应度最好的个体得到最优的ELM网络参数设置。
8. 预测计算利用最优参数的ELM网络进行预测对新的输入样本得出预测结果。
通过基于遗传算法优化的ELM网络GA-ELM可以提高回归预测任务中ELM的准确性和泛化能力。然而具体的实施细节和参数设置还需要根据具体的研究和实验来评估和优化。
2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]许童羽.基于GA-ELM的寒地水稻缺氮量诊断方法研究[J].农业工程学报, 2019(2).
[2]周亚勤,杨建国,刘凯强,等.基于GA-ELM数控铣刀寿命预测模型研究[J].东华大学学报自然科学版, 2017, 43(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-0444.2017.04.010.
[3]刘振男、杜尧、韩幸烨、和鹏飞、周正模、曾天山.基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测——以云贵高原为例[J].人民长江, 2020, 51(8):6.DOI:CNKI:SUN:RIVE.0.2020-08-003.
4 Matlab代码及数据
