宁波公司做企业网站,建设工程管理网站,wordpress 分类目录seo插件,网页设计模板html代码怎么学回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测#xff08;多指标#xff0c;多图#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测#xff08;多指标#xff0c;多图#xff09;效果一览基…回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测多指标多图效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测多指标多图输入多个特征输出单个变量多输入单输出回归预测 多指标评价代码质量极高excel数据方便替换运行环境2018及以上。 麻雀搜索算法Sparrow Search Algorithm是一种基于自然界麻雀觅食行为的启发式优化算法用于解决优化问题。而极限学习机Extreme Learning Machine简称ELM是一种机器学习算法用于解决分类和回归问题。首先需要明确你要优化的目标函数。在极限学习机中通常会使用某种损失函数来衡量预测结果与真实结果之间的差异。你可以将这个损失函数作为目标函数通过麻雀搜索算法来最小化或最大化这个目标函数。极限学习机中有一些参数需要进行调优例如隐层神经元的数量、输入层与隐层之间的连接权重等。你可以将这些参数作为优化的变量在搜索过程中不断调整它们的取值以找到最优的参数组合。麻雀搜索算法的核心是模拟麻雀觅食的行为这包括探索和利用两个方面。你可以设计一种策略使得搜索过程中既能进行全局的探索又能尽快收敛到更优的解。例如可以引入一定的随机性来增加搜索的多样性或者使用启发式的方法来指导搜索方向。在使用麻雀搜索算法优化极限学习机时需要对算法进行评估和调整。可以通过与其他优化算法进行比较或者在不同的测试函数上进行实验来评估算法的性能。根据评估结果对算法的参数或策略进行调整以提高算法的效果。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复SSA-ELM麻雀搜索算法优化极限学习机多输入单输出回归预测多指标多图。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
temp randperm(103);P_train res(temp(1: 80), 1: 7);
T_train res(temp(1: 80), 8);
M size(P_train, 2);P_test res(temp(81: end), 1: 7);
T_test res(temp(81: end), 8);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
