Matlab 北方苍鹰算法优化极限学习机(NGO-ELM)分类预测

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⛄ 内容介绍

随着大数据时代的到来，数据分析和预测成为了各个行业中不可或缺的一部分。在金融、医疗、交通等领域，准确地预测未来的数据变化越来越重要。为了满足这一需求，各种机器学习算法被提出和应用于数据预测中。

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种新兴的机器学习算法，它以其快速的训练速度和良好的泛化能力而备受关注。ELM通过随机生成输入层到隐藏层的连接权重和偏置，然后通过最小二乘法求解输出层的权重，从而实现对数据的回归预测。

然而，传统的ELM算法在处理复杂问题时存在一些限制。为了解决这些问题，研究人员提出了各种改进的ELM算法。本文将介绍一种基于北方苍鹰优化（Northern Gannet Optimization，NGO）的ELM算法，即NGO-ELM。

NGO-ELM算法是一种基于自然界中鸟类觅食行为的优化算法。北方苍鹰是一种善于觅食的鸟类，它们通过观察和学习其他鸟类的行为来寻找食物。NGO-ELM算法模拟了北方苍鹰的觅食行为，通过不断调整隐藏层的权重和偏置来优化ELM算法的性能。

NGO-ELM算法的核心思想是通过迭代优化隐藏层的权重和偏置，使得ELM算法在训练数据集上的拟合效果更好。具体而言，NGO-ELM算法首先随机生成一组初始权重和偏置，然后通过计算每个样本的预测误差来评估当前权重和偏置的性能。接下来，NGO-ELM算法根据觅食行为的策略来调整权重和偏置，使得预测误差逐渐减小。最终，NGO-ELM算法得到一组最优的权重和偏置，从而实现对数据的准确预测。

与传统的ELM算法相比，NGO-ELM算法具有以下优势：

1. 更快的训练速度：NGO-ELM算法通过随机生成初始权重和偏置，不需要像传统ELM算法那样通过迭代求解权重，从而大大提高了训练速度。

2. 更好的泛化能力：NGO-ELM算法通过不断优化隐藏层的权重和偏置，可以更好地拟合训练数据集，从而提高了算法的泛化能力。

3. 更高的预测准确率：NGO-ELM算法通过模拟北方苍鹰的觅食行为，可以找到更优的权重和偏置，从而实现对数据的准确预测。

在实际应用中，NGO-ELM算法已经被证明在数据回归预测中具有较好的性能。无论是金融市场的股票预测，还是医疗领域的疾病预测，NGO-ELM算法都能够提供准确的预测结果。

综上所述，基于北方苍鹰优化的极限学习机NGO-ELM算法是一种有效的数据回归预测方法。它通过模拟北方苍鹰的觅食行为，通过优化隐藏层的权重和偏置，实现对数据的准确预测。在未来的研究中，我们可以进一步探索NGO-ELM算法在其他领域的应用，并进一步改进算法的性能，以满足不断增长的数据分析和预测需求。

⛄ 部分代码

function [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,parameter,TF,TYPE)
[R,~] = size(P);[~,Q] = size(T);
if nargin < 3 N = size(P,2);end
if nargin < 5 TF = 'sig';endif nargin < 6 TYPE = 0;end
if TYPE == 1 T = ind2vec(T);end
try if length(parameter)==1 parameter=parameter*ones(R*Q+N,1); end IW=reshape(parameter(1:R*N),N,R); %输入层和隐含层的权值 B=reshape(parameter(R*N+1:end),N,1); %隐含层的偏置catch IW = rand(N,R) * 2 - 1; B = rand(N,1); warning('Problem using function. Assigning default values.');end

BiasMatrix = repmat(B,1,Q);% 求解隐含层的输出值tempH = IW * P + BiasMatrix;switch TF case 'sig' H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case 'sin' H = sin(tempH); case 'hardlim' H = hardlim(tempH);end% 求解输出层的权值，通过求逆的方法，得到LW，得到训练好的模型结构。LW = pinv(H') * T';


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]陈超洋,刘成伟,贺悝,等.一种改进北方苍鹰算法的配电网重构方法:202310414410[P][2023-09-12].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合