【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法

本文主要是介绍【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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1 基本定义

GA_ELM（Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine）是一种结合了遗传算法和极限学习机的神经网络时序预测算法。它的核心思想是通过使用遗传算法来优化极限学习机的权重和偏差，从而提高预测模型的性能。

下面是GA_ELM算法的详细介绍：

1. 极限学习机（ELM）简介：

   • 极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，具有快速训练和良好的泛化性能。

   • ELM的主要思想是随机初始化输入层到隐层的权重和偏差，并以快速的方式计算输出层的权重。

2. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）简介：

   • 遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，主要用于搜索和优化问题。

   • GA使用一组编码表示解空间中的候选解，并通过选择、交叉和变异等操作产生新的解集合。

3. GA_ELM算法步骤：

   • 步骤1：初始化ELM的权重和偏差，以及遗传算法的参数（如种群大小、交叉率、变异率等）。

   • 步骤2：使用当前的权重和偏差计算ELM的输出。

   • 步骤3：根据预测结果和实际值，计算适应度函数（如均方误差）来评估当前解的质量。

   • 步骤4：使用遗传算法选择、交叉和变异操作生成新的权重和偏差组合。

   • 步骤5：重复步骤2到步骤4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或收敛）。

   • 步骤6：返回具有最佳适应度的权重和偏差作为最终的预测模型。

4. GA_ELM算法特点：

   • 快速训练：ELM的随机初始化权重和偏差的特性使得该算法具有较快的训练速度。

   • 高泛化能力：ELM在训练过程中仅需一次权重计算，从而减少了过拟合的风险。

   • 全局优化：遗传算法能够全局搜索解空间，有助于找到更好的权重和偏差组合。

   • 参数灵活：GA_ELM算法的参数可以根据问题的需求进行调整以获得更好的性能。

总结来说，GA_ELM是一种通过结合遗传算法和极限学习机的方式来提高时序预测模型性能的算法。它利用遗传算法全局搜索优化ELM的权重和偏差，具有快速训练、高泛化能力和参数灵活等特点。在实际应用中，GA_ELM可以用于各种时序预测问题，如股票市场预测、天气预测等。

2 出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：

3 代码获取

代码见附件~

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