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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';
end
if 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