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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

ELM回歸預(yù)測是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以用于預(yù)測各種連續(xù)變量的值，比如風(fēng)速。在這篇博文中，我們將介紹如何使用蛇群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)SO-ELM來實現(xiàn)風(fēng)速回歸預(yù)測。我們將詳細(xì)介紹算法的流程，以及如何使用蛇群算法來優(yōu)化模型的性能。

首先，讓我們簡要回顧一下極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和蛇群算法的基本原理。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的特點是隨機(jī)初始化輸入層到隱層的權(quán)重和偏置，然后通過輸出層的最小二乘法來得到最優(yōu)化的輸出權(quán)重。這種隨機(jī)初始化的特性使得ELM在訓(xùn)練速度和泛化能力上有很大的優(yōu)勢。而蛇群算法是一種基于自然界的生物群體行為而設(shè)計的優(yōu)化算法，它模擬了蛇群在覓食和繁殖過程中的行為，通過模擬蛇群的行為來尋找最優(yōu)解。

接下來，讓我們詳細(xì)介紹基于蛇群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)SO-ELM實現(xiàn)風(fēng)速回歸預(yù)測的算法流程。首先，我們需要收集風(fēng)速的數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集。然后，我們使用蛇群算法來優(yōu)化SO-ELM模型的參數(shù)，包括輸入層到隱層的權(quán)重和偏置，以及隱層到輸出層的權(quán)重。優(yōu)化的目標(biāo)是最小化預(yù)測值與實際值之間的誤差，從而得到最優(yōu)的模型參數(shù)。最后，我們使用優(yōu)化后的SO-ELM模型來對測試集的風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，并評估預(yù)測性能。

在實際應(yīng)用中，基于蛇群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)SO-ELM實現(xiàn)風(fēng)速回歸預(yù)測有很多優(yōu)勢。首先，蛇群算法可以幫助我們找到更優(yōu)化的模型參數(shù)，從而提高模型的預(yù)測性能。其次，極限學(xué)習(xí)機(jī)本身就具有快速的訓(xùn)練速度和良好的泛化能力，結(jié)合蛇群算法的優(yōu)化，可以進(jìn)一步提高模型的性能。另外，SO-ELM模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時也具有很好的效果，這使得它在風(fēng)速回歸預(yù)測這樣的應(yīng)用場景中具有很大的潛力。

總之，基于蛇群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)SO-ELM實現(xiàn)風(fēng)速回歸預(yù)測是一種非常有效的方法，它可以幫助我們得到更準(zhǔn)確的風(fēng)速預(yù)測結(jié)果。通過本文的介紹，相信讀者對這個方法有了更深入的了解，希望能夠在實際應(yīng)用中取得更好的效果。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 楊明莉.高光譜圖像特征提取和地物識別方法研究[J].[2023-11-10].

[2] 曹博,汪帥,宋丹青,等.基于蟻群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的滑坡位移預(yù)測[J].水資源與水工程學(xué)報, 2022(002):033.

[3] 張文,牟艷,高振興,等.基于果蠅算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的體育競賽成績預(yù)測研究[J].微型電腦應(yīng)用, 2018, 34(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1007-757X.2018.03.018.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合