模拟退火优化的极限学习机提升预测精度

"基于模拟退火算法的改进极限学习机是一种针对传统极限学习机在数据分析预测中的预测精度不足问题提出的优化方法。传统极限学习机采用有监督学习方式，通过直接赋予隐藏层神经元的输入权值和偏置，然后计算输出权值来完成学习。然而，这种学习策略可能导致在处理复杂数据集时预测效果不理想。 本文提出了一种创新的方法，首先，通过传统的极限学习机对训练数据进行预训练，获取隐藏层神经元的输出权值，并确定一个用于评价预测性能的标准。接着，模拟退火算法被引入进来，将隐藏层的输入权值和偏置作为初始解，而预测结果的评价标准则作为目标函数。模拟退火算法模拟物质冷却过程，通过逐步降低温度（即迭代次数），搜索最佳解，也就是在学习过程中预测误差最小的输入权值和偏置组合。 在搜索过程中，算法会接受一定的随机性，这有助于跳出局部最优，从而找到全局最优解。一旦找到最优输入权值和偏置，就利用传统的极限学习机进一步计算出隐藏层的输出权值。这种方法的关键在于其优化策略，能够更好地适应数据特性，提高模型的预测准确性。 实验部分，作者选择了鸢尾花分类数据和波士顿房价预测数据进行对比分析。结果显示，改进后的基于模拟退火的极限学习机在分类任务和回归任务中，相较于传统的极限学习机，其性能都有显著提升，证明了该方法的有效性和优越性。总结来说，这种改进方法为极限学习机在实际应用中的性能优化提供了一种新的可能性，特别是在需要高精度预测的场景下。"