粒子群优化算法极限学习机

资 源 简 介

粒子群优化算法极限学习机

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）与极限学习机（ELM）的结合是一种高效的机器学习模型优化方法。通过PSO优化ELM的关键参数，可以显著提升模型的预测性能和泛化能力。

PSO-ELM的核心思路 粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中进行全局搜索，寻找最优参数组合。 极限学习机的隐藏层参数通常随机生成，而PSO可优化输入权值和偏置，使ELM的分类或回归效果更稳定。 适应度函数常选用均方误差（MSE）或分类准确率，驱动粒子向最优解移动。

优化方向建议 惯性权重调整：动态调整PSO的探索与开发能力，避免早熟收敛。 参数编码：合理设计粒子位置与ELM参数的映射关系，如归一化处理。 混合策略：结合局部搜索算法（如梯度下降）对PSO的全局最优解进行微调。

这种混合算法适用于高维数据建模，在保持ELM训练速度快的同时，通过PSO弥补其随机参数带来的不稳定性。