Optimización del Algoritmo de Máquina de Aprendizaje Extremo Basado en MATLAB y su Aplicación en Pronósticos
Extreme Learning Machine (ELM para abreviar) es un algoritmo de aprendizaje automático basado en una red neuronal de alimentación directa de una sola capa, que construye la red inicializando aleatoriamente los pesos y sesgos de la capa oculta, y utiliza una solución analítica o un pseudo- inversa para calcular El peso de la capa de salida tiene las características de una velocidad de entrenamiento rápida y una gran capacidad de generalización. Sin embargo, el algoritmo ELM tradicional tiene ciertas limitaciones cuando se trata de problemas con relaciones no lineales complejas. Para mejorar aún más el rendimiento de ELM, el algoritmo de búsqueda de ruta se puede utilizar para la optimización, de modo que ELM pueda lograr mejores resultados en los problemas de predicción.
Antecedentes y principio del algoritmo:
Pathfinder Algorithm (Algoritmo Pathfinder) es un algoritmo de optimización basado en un algoritmo genético, que simula el proceso de los exploradores que buscan el mejor camino en un terreno desconocido. El algoritmo Pathfinder combina la capacidad de búsqueda global y la capacidad de búsqueda local del algoritmo genético y puede encontrar efectivamente la solución global óptima del problema.
El principio básico de la máquina de aprendizaje extremo es inicializar aleatoriamente los pesos y sesgos de la capa oculta y calcular el peso de la capa de salida a través de la solución analítica o pseudo-inversa mientras se mantienen los pesos de la capa de entrada a la capa oculta. sin alterar. Sin embargo, cuando el ELM tradicional inicializa aleatoriamente los pesos y sesgos de la capa oculta, puede hacer que la red converja lentamente o caiga en una solución óptima local. Por lo tanto, podemos usar el algoritmo Pathfinder para optimizar el ELM y descubrir mejor la solución óptima global.
Implementación del código fuente de MATLAB:
% 构建极限学习机算法优化架构
% 步骤1：加载数据集（例如，训练集和测试集）
load(