BA ELM蝙蝠算法，极限学习机

资 源 简 介

BA ELM蝙蝠算法，极限学习机

详 情 说 明

蝙蝠算法优化极限学习机（BA-ELM）是一种结合了生物启发优化与机器学习的高效建模方法。蝙蝠算法模拟了蝙蝠回声定位捕食的群体智能行为，通过频率调节和脉冲发射机制实现全局搜索能力；而极限学习机作为单隐层前馈神经网络，以其随机权重初始化与解析解计算特性著称，避免了传统神经网络梯度下降的耗时问题。

在BA-ELM框架中，蝙蝠算法从两个层面优化ELM： 结构优化：通过蝙蝠种群动态调整ELM的隐层节点数，避免人为设定导致的过拟合或欠拟合问题。 参数优化：优化输入层到隐层的权重与偏置，提升特征映射能力，同时通过脉冲响度控制搜索范围，平衡探索与开发。

相比标准ELM，BA-ELM的优势在于： 适应性强：蝙蝠算法的频率自适应机制可应对高维非线性问题； 收敛速度快：脉冲发射率引导局部精细搜索，加速模型收敛； 泛化性能好：避免了ELM因随机权重导致的输出不稳定。

典型应用场景包括短期电力负荷预测、医疗诊断等小样本高维度数据建模。未来可结合多目标优化进一步提升模型鲁棒性。