运用粒子群算法对ELM算法进行优化

资 源 简 介

运用粒子群算法对ELM算法进行优化

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群觅食行为，通过个体间的信息共享寻找最优解。而极限学习机（ELM）作为单隐层前馈神经网络，以其快速的学习速度在机器学习领域广受关注。

将PSO应用于ELM优化主要解决两个核心问题：网络参数选择和模型性能提升。传统ELM的输入权重和隐层偏置是随机生成的，这会导致模型性能不稳定。PSO通过以下方式优化这一过程：

首先，将ELM的网络参数编码为粒子群中的粒子位置。每个粒子代表一组可能的输入权重和隐层偏置组合。然后通过迭代更新粒子的速度和位置，使群体逐渐向最优解靠近。

在优化过程中，适应度函数的设计尤为关键。通常采用验证集上的分类准确率或回归误差作为评价标准。PSO算法会持续评估每个粒子对应的ELM模型性能，保留历史最优解，并引导整个群体向性能更优的方向进化。

这种优化方式不仅能提高ELM的泛化能力，还能避免传统随机参数带来的性能波动。相比网格搜索等参数优化方法，PSO具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。

实际应用中，优化后的ELM在分类精度、回归预测等方面都展现出更稳定的表现，特别适合处理高维数据和非线性问题。这种混合算法为机器学习模型优化提供了新的思路。