代码原理及流程
1. 正则化极限学习机简介
2. 极限学习机的不足
参数敏感性：RELM的性能对隐藏层神经元数、激活函数和正则化系数的选择非常敏感。
权值优化复杂度：尽管引入了正则化，随机初始化权重仍可能影响模型的稳定性，需要进一步优化。
3. 多种智能优化算法
采用智能优化算法来找到最佳SVM参数，有效提升模型性能。常用的优化算法包括：
（1）灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer ,GWO)
（2）蜜獾优化算法(Honey Badger Algorithm,HBA)
（3）改进的AO算法(IAO)
（4）基于领导者优化的哈里斯鹰优化算法(LHHO)
（5）飞蛾扑火优化算法（Moth-flame optimization algorithm,MFO）
（6）海洋掠食者算法(Marine Predators Algorithm，MPA)
（7）北苍鹰优化算法（NGO）
（8）鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)
（9）鲸鱼优化算法（The Whale Optimization Algorithm ，WOA）
（10）斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm,ZOA)
4. 优化ELM的过程
4.1 初始化
参数初始化：利用智能优化算法生成初始的隐藏层神经元数、激活函数类型和正则化系数。
权值初始化：初始化隐藏层到输出层的权值矩阵。
4.2 权值优化
权值寻优：在算法迭代过程中，智能算法调整权值矩阵，探索更大的权值空间，提高全局搜索能力。
目标函数：目标函数通常是预测误差和正则化项的组合，旨在最小化误差同时控制模型复杂度。
4.3 交叉验证
交叉验证：利用交叉验证评估不同权值配置的性能，选择验证误差最低的权值配置。
4.4 加速搜索与收敛
加速搜索与收敛：智能优化算法通过快速收敛特性提高权值优化速度。
5. 应用效果
提升预测精度：智能优化算法可以找到更优的权值组合，显著提升RELM的预测精度。
降低计算开销：相比于传统方法，智能优化算法可以大幅减少计算时间。
增强泛化能力：优化后的权值选择使得RELM在复杂或高噪声数据集上表现更佳。
总结
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 2.导入数据res = xlsread('回归数据集.xlsx');%% 数据分析num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例outdim = 1; % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1); % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 参数设置inputnum = size(p_train, 1); % 输入层节点数hiddennum = 100; % 隐藏层节点数C = 0.001; % 正则化系数%% 参数设置fun = @getObjValue; % 目标函数dim = inputnum * hiddennum + hiddennum; % 优化参数个数lb = -1 * ones(1, dim); % 优化参数目标下限ub = 1 * ones(1, dim); % 优化参数目标上限pop =10; % 麻雀数量Max_iteration = 100; % 最大迭代次数addpath(genpath(pwd));%将算法文件夹添加到路径中index = 1; % 结果保存到 Optimal resultsaN_index=10;
