用免疫算法优化ELM回归

资 源 简 介

用免疫算法优化ELM回归

详 情 说 明

免疫算法优化ELM回归是一种结合生物免疫机制与极限学习机的混合建模方法。该方法的核心思想是通过免疫算法的全局搜索能力，来优化ELM神经网络中输入层到隐藏层的初始权值和阈值参数配置。

传统ELM神经网络的特点是随机初始化输入权值和隐藏层阈值，这种随机性可能导致模型性能不稳定。免疫算法模拟生物免疫系统的抗原识别、抗体克隆和记忆机制，通过以下步骤优化ELM：

首先建立抗体编码方案，将ELM的权值和阈值参数编码为抗体个体。免疫算法通过计算抗体亲和度来评估参数集的优劣，这里的亲和度函数通常采用ELM在验证集上的预测误差作为评价标准。

然后算法会执行克隆扩增、变异和选择操作，保留高亲和度的抗体（即更优的参数组合），淘汰低亲和度的抗体。这种机制使得算法能够逐步趋近最优的参数配置区域。

最终得到的优化参数将作为ELM的初始化权值和阈值，相比随机初始化能显著提高模型的泛化能力和预测稳定性。这种方法特别适用于小样本、高维度的回归预测问题，在金融预测、工业过程控制等领域有较好的应用效果。