基于EDBO-ELM（改进蜣螂算法优化极限学习机）数据回归预测

代码主要包括以下部分

极限学习机（ELM）是一种简单有效的单隐层正向神经网络学习方法。由南洋理工大学黄广斌副教授于2004年提出。相较于以BPNN为代表的传统神经网络学习方法需人工设定较多的参数，且易陷入局部极值，该方法仅需设定网络隐含层结点数目，无需对网络输入权重和隐元偏置进行调节，因而学习速度快、推广能力强。

01 深入理解ELM：优势与挑战并存

ELM的核心机制

极限学习机是一种创新的单隐藏层前馈神经网络，其核心思想在于：

• ​随机初始化隐藏层参数​
• ​解析求解输出层权重​
• ​极速训练过程​

% 传统ELM训练过程[IW, B, LW, TF, TYPE] = elmtrain_1(p_train, t_train, hiddennum, activate_model, 0);

面临的严峻挑战

尽管ELM具有显著优势，但其固有缺陷同样明显：

• ​性能不稳定​：随机初始化导致结果波动大
• ​泛化能力差​：参数选择不当影响预测精度
• ​局部最优陷阱​：难以获得全局最优解

02 智能优化算法：ELM的"性能加速器"

一、采用智能优化算法来找到最佳ELM参数，有效提升模型性能

2025年优化算法：多策略增强蜣螂优化算法（EDBO）

1.优化ELM的过程

(1) 参数表示与编码：将ELM的隐藏层参数（如权重和偏置）表示为优化算法中的个体。

(2) 适应度函数定义：使用ELM模型在验证集上的误差（如均方误差）作为优化算法的适应度函数，指导参数的优化。

(3) 优化过程：

① 使用智能优化算法对个体进行迭代优化，更新模型的隐藏层参数。

② 通过评估适应度函数，选择最优参数。

(4)模型重建与验证：利用优化后的参数重建ELM模型，并在测试集上验证性能。

2.应用效果

提升预测精度：智能优化算法可以显著提高ELM的预测精度。

提高模型稳定性：优化算法能够减少由于随机初始化引起的不稳定性。

增强泛化能力：优化后的模型对未知数据有更好的泛化效果。

3.总结

通过结合智能优化算法，ELM神经网络可以更好地进行参数选择，提高其回归预测能力。这些算法不仅加速了参数收敛，还提升了模型的精确度和在不同数据集上的泛化能力。利用多种优化技术提供的全局搜索能力，能有效地改善ELM的整体性能。

03.近年来相关论文发表

基于该机ELM数据回归预测依旧活跃

04.本文代码效果图

✅作者简介:信号处理方向在校博士研究生,目前专研于MATLAB算法及科学绘图等，熟知各种信号分解算法、神经网络时序、回归和分类预测算法、数据拟合算法以及滤波算法。提供一个可以相互学习相互进步的平台

🚩技术信仰：知行合一，让每一行代码都成为解决问题的利器

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