MATLAB实现的PSO-ELM混合智能优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用粒子群优化算法（PSO）对极限学习机（ELM）的隐含层参数进行自适应调优，通过高效迭代提升模型预测精度与泛化能力，适用于回归和分类任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化的极限学习机性能提升系统

项目介绍

本项目开发了一种混合智能优化模型，通过粒子群优化算法对极限学习机的隐含层参数进行自适应优化。该模型利用PSO的全局搜索能力，在迭代过程中寻找ELM的最优权重和偏置组合，从而显著提升ELM模型的预测精度和泛化能力。本系统适用于回归与分类任务，为机器学习模型参数优化提供了一种高效的自适应解决方案。

功能特性

• 智能参数优化：采用PSO算法自适应调整ELM的隐含层参数
• 多任务支持：兼容回归与分类问题
• 可视化分析：提供收敛曲线图和模型性能分析
• 灵活配置：支持自定义PSO和ELM的各种参数设置
• 性能评估：输出详细的模型性能报告和预测结果

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：数值型特征矩阵（m×n维）与对应标签向量
2. 准备测试数据集：与训练集结构一致的独立数据样本

参数设置

1. 设置PSO参数：种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等
2. 设置ELM参数：隐含层节点数、激活函数类型（如Sigmoid、ReLU）

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 初始化PSO和ELM参数
3. 运行PSO-ELM混合优化算法
4. 获取优化后的模型参数
5. 评估模型性能并生成报告

输出结果

• 优化后的ELM模型参数
• 训练集/测试集的性能指标（准确率或RMSE）
• 收敛曲线图
• 参数优化过程数据
• 测试集的预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 硬盘空间不少于1GB

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口程序，整合了数据处理、参数初始化、模型优化和结果分析等完整流程。该文件实现了PSO优化ELM的核心算法，包括种群初始化、适应度评估、粒子位置更新、ELM模型训练与验证等关键环节，同时负责任务调度和最终结果的输出展示。