粒子群算法优化极限学习机的参数

资 源 简 介

粒子群算法优化极限学习机的参数

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）与极限学习机（ELM）的结合是一种有效的机器学习优化方法，特别适用于解决函数拟合问题。SINC函数作为一种经典的数学函数，其非线性特性使其成为验证优化算法的理想选择。

粒子群算法是一种群体智能优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来寻找最优解。在优化极限学习机的参数时，PSO通过调整ELM输入层的权重和偏置，寻找最优参数组合以提高模型的拟合能力。

极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其特点是随机生成输入权重和隐层偏置，仅需优化输出权重。然而，随机参数可能导致模型性能不稳定。通过PSO优化ELM的初始参数，可以显著提升模型的泛化能力和收敛速度。

在SINC函数拟合任务中，PSO-ELM模型首先初始化粒子群，每个粒子代表一组ELM参数。通过迭代更新粒子的位置和速度，算法逐步逼近最优参数组合。最终，优化后的ELM模型能够更精准地拟合SINC函数，减少预测误差。

这种方法不仅适用于SINC函数，还可以推广到其他复杂非线性函数的拟合与预测问题，具有广泛的应用前景。