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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(dòng)機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)回歸預(yù)測在各個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測中展現(xiàn)出了出色的性能。然而，傳統(tǒng)的ELM算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在著一些問題，例如收斂速度慢、泛化能力差等。因此，為了進(jìn)一步提高ELM算法的性能，我們引入了蜣螂算法進(jìn)行優(yōu)化，提出了基于蜣螂算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（DBO-ELM）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸預(yù)測。

首先，讓我們來了解一下極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和蜣螂算法的基本原理。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其核心思想是隨機(jī)初始化輸入層到隱含層的權(quán)重和偏置，然后通過最小化輸出層權(quán)重的范數(shù)來得到最優(yōu)的輸出層權(quán)重。相比于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，ELM具有訓(xùn)練速度快、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。而蜣螂算法是一種新興的優(yōu)化算法，靈感來源于蜣螂覓食的行為，通過模擬蜣螂覓食的過程來尋找最優(yōu)解。蜣螂算法具有全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快等特點(diǎn)。

基于以上原理，我們提出了基于蜣螂算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（DBO-ELM）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸預(yù)測。具體而言，我們首先利用蜣螂算法來優(yōu)化ELM中的隱含層到輸出層的權(quán)重和偏置，以提高ELM算法的泛化能力和收斂速度。然后，我們利用優(yōu)化后的ELM模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸預(yù)測，得到了更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果。

為了驗(yàn)證我們提出的DBO-ELM算法的性能，我們在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的ELM算法，我們提出的DBO-ELM算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測中具有更高的預(yù)測精度和更快的收斂速度。這表明，引入蜣螂算法進(jìn)行優(yōu)化可以有效提高極限學(xué)習(xí)機(jī)在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測中的性能。

總的來說，基于蜣螂算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（DBO-ELM）是一種有效的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測方法，具有較高的預(yù)測精度和較快的收斂速度。未來，我們將繼續(xù)深入研究優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)回歸預(yù)測的性能，推動(dòng)人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)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(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 張建軍,張?zhí)斐?隋宇婷,等.基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)嶺回歸的DNA微陣列數(shù)據(jù)填補(bǔ)[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2014, 35(10):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-1220.2014.10.030.

[2] 趙睿智,丁云飛.基于粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)功率預(yù)測[J].上海電機(jī)學(xué)院學(xué)報(bào), 2019, 22(4):6.DOI:CNKI:SUN:SHDJ.0.2019-04-001.

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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(shí)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(jià)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(qiáng)、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(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)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(duì)、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(qiáng)、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(shí)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(dòng)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