基于遗传算法优化的ELM回归模型及性能评价

资源摘要信息:"遗传算法优化极限学习机ELM回归预测" 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，它通过迭代过程来寻找最优解。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种单隐藏层前馈神经网络，其学习速度通常比传统的神经网络训练方法快得多，因为它将网络参数的求解转化为一个线性系统的求解问题。当我们将遗传算法与极限学习机结合起来，形成GA-ELM模型时，我们可以利用GA的强大全局搜索能力来优化ELM的参数，以提高模型的预测性能。 在进行回归预测时，我们需要一套评价指标来衡量模型的预测效果，这些指标包括： 1. R2（决定系数）：衡量模型预测值与实际值的拟合程度，其值越接近1，表示模型的预测能力越好。 2. MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与实际值之间差异的绝对值的平均数，其值越小表示预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：衡量预测值与实际值之间差异的平方的平均数，其值越小表示预测误差越小。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，它同样衡量预测值与实际值之间的误差大小。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式衡量预测值与实际值之间差异的平均绝对值，其值越小表示预测误差越小。 根据描述，提供的代码库质量很高，代码结构清晰，容易理解，便于学习和使用。此外，代码设计上考虑到了数据的可替换性，这意味着用户可以方便地对代码进行修改以适应不同数据集的需要。 压缩包子文件（假设为MATLAB文件）中的文件名列表揭示了程序的不同组成部分： - GA.m：包含了遗传算法的实现逻辑。 - main.m：是整个程序的入口文件，通常包含程序的主逻辑和调用其他模块的代码。 - calc_error.m：负责计算和评估模型的预测误差。 - Mutation.m、Cross.m、Select2.m：这些文件很可能分别包含了遗传算法中的变异（Mutation）、交叉（Crossover）和选择（Selection）操作的实现。 - initialization.m：可能包含了算法初始化的代码，比如设置种群、随机生成初始种群等。 - Code.m：这个文件名可能指的是包含了一些通用功能或代码片段的文件。 - test.m：可能包含了一些测试代码，用于验证模型和算法的正确性。 - data.xlsx：这个文件很可能是用于存储数据集的Excel文件，用于进行模型训练和测试。 综上所述，这个资源集合为用户提供了一个强大的遗传算法优化极限学习机ELM的回归预测模型，它不仅包含了模型的实现代码，还提供了丰富的评价指标来评估模型性能，并且代码具有良好的可读性和易用性，使得用户可以在不同的数据集上进行实验和应用。