MATLAB实现的DE-ELM优化算法

资 源 简 介

本MATLAB项目通过差演化算法优化极限学习机神经网络参数，提升模型性能。包含基础ELM实现与DE优化模块，适用于回归与分类任务，提供完整的算法框架与测试示例。

详 情 说 明

基于差演化优化的极限学习机神经网络性能提升算法实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了差演化（Differential Evolution, DE）算法对极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）神经网络的优化。通过将全局优化算法与高效神经网络架构相结合，显著提升了ELM网络的泛化能力和预测精度。项目包含两个核心模块：基础ELM网络实现和DE-ELM优化集成系统。

功能特性

• 基础ELM神经网络架构：实现随机权重生成和输出权重的解析计算（Moore-Penrose伪逆）
• 差演化优化器集成：采用DE算法优化ELM网络的输入层权重和偏置参数
• 多指标性能评估：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）、分类准确率等评估指标
• 训练过程可视化：实时记录并展示参数收敛曲线和适应度进化过程
• 灵活的参数配置：支持自定义隐层神经元数量、激活函数类型及DE优化参数

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵m×n维，标签向量m×1维）和测试数据集（相同格式）
2. 参数设置：配置网络参数（隐层神经元数量、激活函数类型）和差演化参数（种群规模、迭代次数、变异因子、交叉概率）
3. 模型训练：运行优化程序，差演化算法将自动搜索最优的ELM网络参数
4. 结果分析：获取优化后的ELM模型、性能评估指标和预测结果对比分析

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的差演化优化极限学习机流程，包括数据加载与预处理、基础ELM网络前向计算、适应度函数定义、差演化种群初始化与迭代优化、最优个体解码与模型重建、训练测试集性能评估以及结果可视化输出等核心功能模块的集成与调度。