SOA优化ELM算法提高回归预测精度与效率

资源摘要信息:"海鸥算法(SOA)是一种启发式算法，它是基于海鸥群体捕食行为的模仿，通过模拟海鸥在寻找食物时的群体智能和个体间的协作来解决优化问题。SOA算法被用于优化极限学习机（ELM）回归预测模型中，主要用于处理多变量输入模型的回归分析任务。在该过程中，SOA算法调整ELM的参数以达到对数据更好的拟合效果。 ELM（Extreme Learning Machine）是一种单隐层前馈神经网络，它通过随机生成隐层权重并计算输出权重来训练神经网络。与传统的反向传播算法相比，ELM在训练速度上有显著的优势，能够快速完成网络的训练。然而，ELM的性能很大程度上取决于隐层节点参数的设定，因此需要适当的优化算法来调整这些参数，以实现最佳性能。 在本资源中，使用SOA算法对ELM进行优化（SOA-ELM），以提高其回归预测的准确性。SOA算法通过迭代过程不断寻找最优解，利用其群体智能特性进行全局搜索，从而避免了局部最优解的问题，使得ELM的回归预测结果更加可靠和准确。 评价指标用于衡量SOA-ELM回归预测模型的性能。具体评价指标包括： - R2（决定系数）：衡量模型对数据的拟合程度，其值越接近1，表示模型的预测能力越强。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与实际值之间的平均差异大小，数值越小表示预测准确性越高。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方的平均值，数值越小表示预测结果越准确。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，用于衡量预测值和实际值之间的平均差异，数值越小表示预测误差越小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：衡量预测值与实际值之间百分比差异的平均值，数值越小表示预测准确率越高。 所提供的压缩包子文件包含多个.m文件和一个Excel文件，其中.m文件为MATLAB脚本文件，包括： - main.m：主程序文件，用于运行SOA-ELM回归预测模型，并调用其他函数文件进行数据处理和优化计算。 - calc_error.m：计算误差的函数，用于根据预测结果和实际数据计算上述提到的评价指标。 - soa.m：海鸥算法的核心函数，包含SOA算法的实现代码，负责优化ELM模型参数。 - initialization.m：初始化文件，包含对优化过程中需要的参数和变量进行初始化的代码。 data.xlsx：包含实验数据的Excel文件，用于在SOA-ELM模型中进行训练和测试。 pathA：文件夹或路径标识，可能用于指示数据文件或脚本文件的存放位置。 整体来看，该资源提供了一套完整的工具集，用于通过SOA算法优化ELM模型，并使用多种评价指标评估回归预测模型的性能。该工具集适合于那些希望提高回归模型预测准确性，并且熟悉MATLAB编程的科研工作者或工程师使用。"