白鲸优化算法BWO在ELM极限学习机预测中的应用MATLAB实现

资源摘要信息:"【BWO-ELM预测】白鲸优化算法优化ELM极限学习机回归预测MATLAB代码" 在本文中，我们将详细探讨标题中的“BWO-ELM预测”所涉及的关键概念，以及如何通过白鲸优化算法（BWO）来优化极限学习机（ELM）的回归预测模型。同时，本文还将对如何使用提供的MATLAB代码进行操作和解读运行结果进行说明。 首先，极限学习机（ELM）是一种快速学习算法，广泛用于单层前馈神经网络（SLFNs）的训练。ELM具有泛化能力强、学习速度快的优点。在回归预测任务中，ELM常被用来解决非线性连续值预测问题。 然而，尽管ELM本身具有很多优点，其参数选择（比如隐层节点的数量）往往需要人工经验，或者通过传统搜索方法进行优化，这些方法可能耗时且容易陷入局部最优。为了解决这一问题，研究者提出了多种优化算法来自动搜索最优的ELM参数。 在给定资源中，使用了白鲸优化算法（BWO）来优化ELM。白鲸优化算法是一种相对较新的群智能优化算法，它基于白鲸的群体捕食行为原理。BWO算法在全局搜索能力、收敛速度以及算法稳定性方面表现出了较好的性能，非常适合用于参数优化任务。 该资源提供了MATLAB代码，能够直接运行。代码包括以下几个主要的模块： 1. main.m：这是主函数，负责调用其他函数和模块，完成整个优化和预测过程。 2. BWO.m：这个文件中实现了白鲸优化算法。代码中详细定义了白鲸群体的初始化、位置更新规则、适应度评估等关键步骤。 3. elmtrain.m：此文件包含使用BWO算法优化后的ELM模型的训练过程，包括模型参数的设定和学习过程。 4. elmpredict.m：在ELM模型训练完毕后，使用该函数进行预测。 5. func.m：定义了优化问题的目标函数，也就是ELM预测的误差函数，用于BWO算法中的适应度评估。 6. print_copr.p：这个文件可能是用于输出计算结果和图表的辅助程序。 7. 数据集.xlsx：这是一个Excel格式的数据集文件，用户可以在此基础上更换数据进行预测。 在运行MATLAB代码后，用户将得到以下几类结果： - 训练集的预测值和实际值的对比图，这有助于直观地观察模型对于训练数据的拟合程度。 - 训练集的误差图像，通过误差图像，用户可以了解模型在训练集上的预测误差分布。 - 测试集的预测值和实际值的对比图，展示了模型对未知数据的预测能力。 - 测试集的误差图像，给出了模型在测试集上的误差分布。 - BWO进化曲线图，该曲线图可以观察到白鲸优化算法在每次迭代中的搜索过程和收敛情况。 此外，代码中还包含了对模型性能的定量评估，具体包括： - RMSE（均方根误差）：反映模型预测值和实际值差异的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：描述了预测误差的百分比大小，适用于比较不同数据集下的预测性能。 - MAE（平均绝对误差）：计算预测值与实际值差的平均值，反映预测的准确性。 - 拟合优度R2：用于衡量数据拟合程度的统计指标，其值越接近1，模型的拟合效果越好。 通过使用该资源，研究人员和工程师可以更容易地将ELM模型应用于回归预测问题中，并通过BWO算法来自动调整和优化模型参数，从而提高预测的准确性。此外，本资源还能够帮助初学者或专业人士更加深入地理解ELM与BWO算法的结合应用，以及如何在MATLAB环境中实现这两种技术。