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网站 做百度推广有没有效果怎么样,猫猫 wordpress,建盏名家罗建明简介,成都公司注册流程完整版基于樽海鞘算法#xff08;SSA#xff09;的极限学习机#xff08;ELM#xff09;回归预测与BP、GRNN、ELM比较--matlab 通过BP、GRNN、ELM、SSA-ELM对样本数据进行回归预测#xff0c;SSA-ELM优于ELMGRNNBP 适应度函数选取以训练集的误差MSE。在机器学习的预测领…基于樽海鞘算法SSA的极限学习机ELM回归预测与BP、GRNN、ELM比较--matlab 通过BP、GRNN、ELM、SSA-ELM对样本数据进行回归预测SSA-ELM优于ELMGRNNBP 适应度函数选取以训练集的误差MSE。在机器学习的预测领域回归预测是一项至关重要的任务。今天咱们就来聊聊基于樽海鞘算法SSA优化的极限学习机ELM回归预测并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络GRNN以及未优化的ELM进行一番比较而且是以MATLAB为工具展开哦。1. 算法概述1.1 极限学习机ELMELM是一种单隐层前馈神经网络其独特之处在于随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重以及隐藏层神经元的阈值只需计算输出权重训练速度极快。简单的ELM模型代码示例如下% 生成随机数据作为示例 n 100; % 数据点数量 x linspace(0, 10, n); y 2 * x 1 0.5 * randn(size(x)); % 带噪声的线性关系 % 划分训练集和测试集 train_ratio 0.7; train_idx 1:round(train_ratio * n); test_idx (round(train_ratio * n)1):n; X_train x(train_idx); Y_train y(train_idx); X_test x(test_idx); Y_test y(test_idx); % 设置ELM参数 hidden_neurons 10; % 隐藏层神经元数量 % 训练ELM input_weights rand(hidden_neurons, 1); bias rand(hidden_neurons, 1); H sigmoid(input_weights * X_train bias); % 计算隐藏层输出 beta pinv(H) * Y_train; % 计算输出权重 % 预测 H_test sigmoid(input_weights * X_test bias); Y_pred beta * H_test;这里我们先生成了一些简单的模拟数据划分训练集和测试集后随机初始化输入权重和偏置通过计算隐藏层输出进而求出输出权重完成训练过程最后进行预测。1.2 樽海鞘算法SSA优化ELMSSA模拟了樽海鞘群体的觅食行为。将其用于优化ELM时主要是优化ELM的输入权重和隐藏层阈值使得模型性能更好。这里假设使用SSA优化上述ELM的输入权重和偏置伪代码如下% SSA参数设置 pop_size 30; % 种群数量 max_iter 100; % 最大迭代次数 % 初始化樽海鞘种群位置对应ELM的输入权重和偏置 Positions rand(hidden_neurons 1, pop_size); for t 1:max_iter % 计算适应度值这里以训练集MSE作为适应度函数 fitness zeros(1, pop_size); for i 1:pop_size input_weights Positions(1:hidden_neurons, i); bias Positions(hidden_neurons1, i); H sigmoid(input_weights * X_train bias); beta pinv(H) * Y_train; H_test sigmoid(input_weights * X_test bias); Y_pred beta * H_test; fitness(i) mean((Y_pred - Y_test).^2); end % 更新樽海鞘位置 % 这里省略具体更新公式实际代码需按照SSA原理实现 % ...... Positions new_Positions; % 更新后的位置 end % 使用最优位置对应的参数训练ELM best_idx find(fitness min(fitness)); best_input_weights Positions(1:hidden_neurons, best_idx); best_bias Positions(hidden_neurons1, best_idx); H sigmoid(best_input_weights * X_train best_bias); beta pinv(H) * Y_train; H_test sigmoid(best_input_weights * X_test best_bias); Y_pred_SSA_ELM beta * H_test;在这个过程中通过不断迭代更新樽海鞘的位置对应ELM的关键参数以训练集均方误差MSE作为适应度函数找到最优的参数组合来提升ELM性能。1.3 BP神经网络BP神经网络通过反向传播算法不断调整网络的权重和阈值以最小化误差。MATLAB中实现简单BP神经网络回归预测代码如下net feedforwardnet(10); % 创建含10个隐藏层神经元的BP网络 net train(net, X_train, Y_train); % 训练网络 Y_pred_BP net(X_test); % 预测这里直接使用MATLAB自带的神经网络工具箱创建并训练BP网络虽然简单但实际应用中可能需要更多超参数调整。1.4 广义回归神经网络GRNNGRNN基于非线性回归理论对样本数据的拟合能力较强。MATLAB实现代码示例net newgrnn(X_train, Y_train, 0.1); % 创建GRNN网络spread参数设为0.1 Y_pred_GRNN net(X_test); % 预测GRNN的关键在于spread参数的设置它影响着网络的泛化能力。2. 性能比较文中提到适应度函数选取训练集的误差MSE最终结果是SSA - ELM优于ELM GRNN BP。从实际意义来讲SSA - ELM通过樽海鞘算法优化了ELM的关键参数使得模型在训练集上的误差更小泛化能力也可能更强。而ELM本身训练速度快但可能因随机初始化参数导致结果不稳定SSA优化后改善了这一问题。GRNN对数据的局部拟合能力不错但整体性能稍逊于优化后的ELM。BP神经网络虽然经典但训练速度慢且容易陷入局部最优导致在这个比较中表现相对较差。综上所述在回归预测任务中基于樽海鞘算法优化的极限学习机展现出了一定优势为实际应用提供了一种更有效的选择。当然具体问题还需具体分析不同数据集和场景下各算法表现可能会有所不同。

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