【ELM预测】基于粒子群算法PSO优化极限学习机预测含Matlab源码
1 模型
为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和偏置,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差,均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,通过PSO-ELM和ELM2个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预报的预测精度,可为空气质量预测提供新的方法和途径.
2 部分代码
% ELM 训练网络
function [LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE,IW,B);
if nargin < 2
error('ELM:Arguments','Not enough input arguments.');
end
[R,Q] = size(P); %
if nargin < 3
N = size(P,2);
end
if nargin < 4
TF = 'sig';
end
if nargin < 5
TYPE = 0;
end
if nargin < 6
IW = rand(N,R) * 2 - 1;
end
if nargin < 7
B = rand(N,1);
end
if size(P,2) ~= size(T,2)
error('ELM:Arguments','The columns of P and T must be same.');
end
if TYPE == 1
T = ind2vec(T);
end
[S,Q] = size(T);
BiasMatrix = repmat(B,1,Q);
tempH = IW * P + BiasMatrix;
switch TF
case 'sig'
H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));
case 'sin'
H = sin(tempH);
case 'hardlim'
H = hardlim(tempH);
end
LW = pinv(H') * T';
% 相关注释
% ELMTRAIN Create and Train a Extreme Learning Machine
% Syntax 语法
% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE)
% Description 描述
% Input
% P - Input Matrix of Training Set (R*Q) 训练输入样本
% T - Output Matrix of Training Set (S*Q) 训练输出样本
% N - Number of Hidden Neurons (default = Q) 隐含层节点数
% TF - Transfer Function: 传递函数,转化函数
% 'sig' for Sigmoidal function (default) S型函数
% 'sin' for Sine function 正弦函数
% 'hardlim' for Hardlim function 硬限制型传递函数
% TYPE - Regression (0,default) or Classification (1)
% Output
% IW - Input Weight Matrix (N*R) 输入权值
% B - Bias Matrix (N*1) 偏差
% LW - Layer Weight Matrix (N*S)
% Example
% Regression:
% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',0)
% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)
% Classification
% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',1)
% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)
% See also ELMPREDICT
% Yu Lei,11-7-2010
% Copyright www.matlabsky.com
% $Revision:1.0 $
3 仿真结果
4 参考文献
[1]庄玉册, 黎蔚. 基于PSO优化极限学习机神经网络的空气质量预报[J]. 沈阳工业大学学报, 2020, 042(002):213-217.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
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