✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、背景深度极限学习机DELM作为一种新兴的深度学习模型融合了极限学习机ELM的快速学习特性与深度学习的层次结构优势。它在诸多领域如模式识别、数据分类与回归分析中展现出良好的应用潜力。然而DELM 也存在一些局限性例如其初始权重和阈值是随机生成的这可能导致模型性能的不稳定以及容易陷入局部最优解。为了克服这些问题将灰狼优化算法GWO、蛾火优化算法MVO和鲸鱼优化算法WDO等智能优化算法引入 DELM 的优化过程分别形成 GWO - DELM、MVO - DELM 和 WDO - DELM 模型。这些智能优化算法能够通过搜索最优的权重和阈值提升 DELM 的性能使其在复杂数据处理任务中表现更为出色。二、原理一深度极限学习机DELM原理GWO 优化 DELM将 DELM 的权重和阈值编码为灰狼的位置向量。GWO 的目标是最小化 DELM 的训练误差例如均方误差MSE。在每次迭代中GWO 根据位置更新公式调整权重和阈值然后计算更新后的 DELM 的训练误差。通过多次迭代GWO 搜索到一组最优的权重和阈值使得 DELM 的性能得到优化从而形成 GWO - DELM 模型。三蛾火优化算法优化 DELMMVO - DELM原理蛾火优化算法MVOMVO 模拟了蛾在夜间飞行时利用月光进行导航的行为。蛾会以一定角度飞向月光然而当遇到人造光源如蜡烛时由于光源距离较近蛾会围绕光源做螺旋飞行。在 MVO 中蛾的位置表示问题的解光源的位置表示最优解。蛾的位置更新公式基于其与光源的相对位置和螺旋运动特性。WDO 优化 DELM把 DELM 的权重和阈值作为鲸鱼的位置以 DELM 的训练误差作为适应度函数。WDO 通过上述两种搜索策略不断调整权重和阈值寻找使训练误差最小的最优解。经过多次迭代优化后的权重和阈值应用于 DELM形成 WDO - DELM 模型提升 DELM 的性能。通过利用 GWO、MVO 和 WDO 等智能优化算法对 DELM 进行优化能够有效改善 DELM 的性能使其在复杂数据处理任务中具有更高的准确性和稳定性。⛳️ 运行结果GWO-DELM训练集-平均绝对误差MAE3071.4559GWO-DELM训练集-平均绝对误差百分比MAPE0.089803GWO-DELM训练集-均方根误差RMSE3479.4988GWO-DELM训练集-平均误差率MER-0.049007GWO-DELM训练集-决定系数R^20.98GWO-DELM训练集-一致性指标IA0.99426GWO-DELM测试集-平均绝对误差MAE4622.2264GWO-DELM测试集-平均绝对误差百分比MAPE0.12899GWO-DELM测试集-均方根误差RMSE5663.2885GWO-DELM测试集-平均误差率MER-0.051263GWO-DELM测试集-决定系数R^20.92482GWO-DELM测试集-一致性指标IA0.9776MVO-DELM训练集-平均绝对误差MAE3017.2778MVO-DELM训练集-平均绝对误差百分比MAPE0.092985MVO-DELM训练集-均方根误差RMSE3375.144MVO-DELM训练集-平均误差率MER-0.053493MVO-DELM训练集-决定系数R^20.98118MVO-DELM训练集-一致性指标IA0.99464MVO-DELM测试集-平均绝对误差MAE4523.8011MVO-DELM测试集-平均绝对误差百分比MAPE0.13062MVO-DELM测试集-均方根误差RMSE5650.7039MVO-DELM测试集-平均误差率MER-0.052035MVO-DELM测试集-决定系数R^20.92515MVO-DELM测试集-一致性指标IA0.97743WDO-DELM训练集-平均绝对误差MAE3100.1402WDO-DELM训练集-平均绝对误差百分比MAPE0.095673WDO-DELM训练集-均方根误差RMSE3426.3533WDO-DELM训练集-平均误差率MER-0.055527WDO-DELM训练集-决定系数R^20.98061WDO-DELM训练集-一致性指标IA0.99443WDO-DELM测试集-平均绝对误差MAE4704.0793WDO-DELM测试集-平均绝对误差百分比MAPE0.12845WDO-DELM测试集-均方根误差RMSE5805.4298WDO-DELM测试集-平均误差率MER-0.049403WDO-DELM测试集-决定系数R^20.92099WDO-DELM测试集-一致性指标IA0.97648 部分代码function predictValue DELMPredict(P_train,Weight,ELMAEhiddenLayer)hiddenLayerSize length(ELMAEhiddenLayer); %获取ELM-AE的层数for i 1:hiddenLayerSizeP_train P_train*Weight{1,i};endbeta Weight{1,hiddenLayerSize1};Y P_train*beta;temp_Y zeros(size(Y));for i 1:size(Y,1)[max_Y,index] max(Y(i,:));temp_Y(i,index) 1;endpredictValue vec2ind(temp_Y);end 参考文献往期回顾扫扫下方二维码