【ELM预测】基于蝴蝶算法优化极限学习机预测附matlab代码

1 简介

工业过程常含有显著的非线性,时变等复杂特性,传统的核极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差.为了提高核极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种蝴蝶算法结合核极限学习机软测量建模方法.通过蝴蝶优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组最优超参数;最后将该方法应用于脱丁烷塔过程软测量建模中.仿真结果表明,优化后的核极限学习机模型预测精度有明显的提高,验证了所提方法不仅是可行的,而且具有良好的预测精度和泛化性能.

2 部分代码

function [fmin, best_pos, Curve] = BOA(X, N, Max_iter, lb, ub, dim, fobj)%% BOA参数p = 0.8;                            % 开关概率power_exponent &

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