MATLAB差演化优化极限学习机神经网络建模与优化工具

资 源 简 介

本项目采用ELM快速构建神经网络模型，并运用DE算法优化隐藏层节点数和激活函数等关键参数。提供高效的两阶段建模与优化流程，提升模型精度与泛化能力，适用于复杂系统的数据驱动建模任务。

详 情 说 明

基于差演化优化的极限学习机神经网络建模与优化系统

项目介绍

本项目实现了一个两阶段的智能建模与优化系统。第一阶段采用极限学习机（ELM）算法快速构建基础神经网络模型，具备训练速度快、泛化能力强的特点；第二阶段应用差演化算法（DE）对ELM的关键参数进行全局优化，包括隐藏层节点数、激活函数类型和正则化系数等，显著提升模型的预测精度和稳定性。系统通过智能优化与传统机器学习的有效结合，为复杂系统建模提供高效解决方案。

功能特性

• 两阶段优化流程：ELM快速建模与DE参数优化相结合
• 参数自动寻优：自动搜索ELM网络的最优超参数组合
• 多目标优化：同步优化模型精度和复杂度
• 可视化分析：提供收敛曲线和预测结果对比图
• 性能评估：输出MSE、R²等多项模型性能指标

使用方法

1. 准备数据：将训练数据和测试数据整理为MATLAB矩阵格式（N×M），其中N为样本数，M为特征数
2. 配置参数：设置DE算法参数（种群大小、迭代次数等）和ELM参数搜索范围
3. 运行优化：执行主程序开始参数优化过程
4. 结果分析：查看最优参数组合、性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 优化工具箱（推荐）

文件说明

主程序文件实现了完整的建模优化流程，包括数据加载与预处理、差演化算法参数设置、极限学习机参数空间定义、种群初始化、迭代优化循环、适应度评估、最优解筛选、模型性能测试以及结果可视化输出等核心功能。该文件作为系统的入口点，协调整个两阶段优化过程的工作流。