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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡預測 ? ? ? 雷達通信? ? ? ?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 ? ? ? ?無人機?

?? 內(nèi)容介紹

在當今信息時代，數(shù)據(jù)的重要性變得越來越突出。隨著大數(shù)據(jù)的興起，人們需要從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息。在這個背景下，深度學習技術迅速發(fā)展，并在各個領域展示了強大的預測和分析能力。然而，深度學習模型的訓練過程通常需要大量的計算資源和時間，這限制了其在實際應用中的廣泛使用。

為了解決深度學習模型的訓練效率問題，研究人員提出了一種基于鵜鶘算法的改進方法，用于優(yōu)化極限學習機（Extreme Learning Machine，ELM）模型。該方法被稱為POA-DELM（Pelican Optimization Algorithm based Deep Extreme Learning Machine），它結(jié)合了鵜鶘算法和ELM模型，以提高數(shù)據(jù)回歸預測的準確性和效率。

首先，讓我們了解一下極限學習機（ELM）模型。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其隱層的權重和偏差是隨機初始化的，并且在訓練過程中不需要調(diào)整。相比之下，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型需要通過反向傳播算法來調(diào)整權重和偏差，這使得ELM具有更快的訓練速度和更好的泛化能力。

然而，ELM模型仍然存在一些問題，例如對于復雜的非線性數(shù)據(jù)集，其預測性能可能不夠理想。為了解決這個問題，研究人員引入了鵜鶘算法作為優(yōu)化算法，用于改進ELM模型的性能。鵜鶘算法是一種基于鵜鶘鳥群行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，它模擬了鵜鶘鳥群在覓食過程中的搜索行為，以尋找最優(yōu)解。

POA-DELM方法的核心思想是將鵜鶘算法應用于ELM模型的訓練過程中。具體而言，POA-DELM通過調(diào)整ELM模型的隱層權重和偏差，以最小化預測誤差。鵜鶘算法的搜索策略可以幫助POA-DELM找到更好的權重和偏差組合，從而提高模型的預測準確性。

為了驗證POA-DELM方法的有效性，研究人員進行了一系列的實驗。他們選擇了多個數(shù)據(jù)集，并將POA-DELM與其他常用的回歸模型進行了比較，包括傳統(tǒng)的ELM模型和基于粒子群優(yōu)化算法的ELM模型。實驗結(jié)果表明，POA-DELM在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上都取得了最好的預測性能，證明了其在數(shù)據(jù)回歸預測中的有效性和優(yōu)越性。

綜上所述，基于鵜鶘算法改進的深度學習極限學習機POA-DELM方法為數(shù)據(jù)回歸預測提供了一種高效而準確的解決方案。該方法的研究成果對于實際應用中的數(shù)據(jù)分析和預測具有重要的意義。未來，我們可以進一步探索POA-DELM在其他領域的應用，并不斷改進和優(yōu)化該方法，以滿足不同數(shù)據(jù)分析任務的需求。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集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

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?? 參考文獻

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、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、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）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(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 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機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、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合