Matlab遗传算法结合爬山算法优化极限学习机GA-ELM分类及代码实现

资源摘要信息:"本资源是一个关于遗传算法结合爬山算法优化极限学习机（GA-ELM）分类的Matlab实现。极限学习机（ELM）是一种单隐藏层前馈神经网络（SLFN），其训练速度非常快，因为它的输入权重和偏置是随机生成的，并且不需要进行迭代调整。然而，ELM的性能很大程度上取决于隐藏层神经元的个数和激活函数的选择。为了优化这些参数，研究者们尝试使用了遗传算法和爬山算法。 遗传算法是一种启发式搜索算法，受到生物进化论的启发，通过选择、交叉和变异等操作对一组候选解进行迭代搜索以求得最优解。爬山算法是一种局部搜索技术，用于解决优化问题，它通过不断向当前解的邻域内移动，寻找局部最优解。在本资源中，两种算法被结合起来，用于优化ELM的分类性能。 压缩包包含了完整的Matlab代码，文件名ga_2d_box_packing_test_task.m为主函数，其他m文件为辅助调用函数。压缩包还包含了一个运行结果效果图，帮助用户直观理解算法执行后的分类效果。 要运行这些代码，用户需要使用Matlab 2019b版本，并按照以下步骤操作： 步骤一：将所有文件解压并放置到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m之外的其他m文件，进行必要的函数调用； 步骤三：点击Matlab的运行按钮，等待程序执行完毕以查看分类结果。 此外，资源的提供者还提供了以下服务： - CSDN博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 在机器学习和深度学习方面，本资源还提供了多种算法实现，包括但不限于： - 卷积神经网络（CNN） - 长短期记忆网络（LSTM） - 支持向量机（SVM） - 最小二乘支持向量机（LSSVM） - 极限学习机（ELM） - 核极限学习机（KELM） - 反向传播网络（BP） - 径向基函数网络（RBF） - 宽度学习 - 深度信念网络（DBN） - 随机森林（RF） - 差分进化极限学习机（DELM） - 极端梯度提升（XGBOOST） - 时间卷积网络（TCN） 这些算法被应用于各种预测和识别任务，例如： - 风电预测 - 光伏预测 - 电池寿命预测 - 辐射源识别 - 交通流预测 - 负荷预测 - 股价预测 - PM2.5浓度预测 - 电池健康状态预测 - 水体光学参数反演 - NLOS信号识别 - 地铁停车精准预测 - 变压器故障诊断 以上内容概述了资源的详细信息，包括算法描述、代码操作指南、附加服务以及算法的应用范围，旨在为Matlab用户以及机器学习和深度学习研究者提供一个有价值的工具和参考。"