基于粒子群优化算法

资 源 简 介

基于粒子群优化算法

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，通过个体与群体的历史最优解动态调整搜索方向。将PSO与极限学习机（ELM）结合，能有效优化ELM的输入权重和隐含层偏置，解决传统ELM随机初始化导致的模型不稳定性问题。

实现核心分为三阶段：首先初始化粒子群，每个粒子代表一组ELM的权重和偏置参数；其次通过迭代更新粒子速度和位置，以ELM的训练误差作为适应度函数；最后用全局最优粒子参数构建高精度ELM模型。这种方法显著提升模型收敛速度和泛化能力，尤其适合高维非线性数据建模场景。

关键改进包括惯性权重动态调整、边界约束处理以及早停机制，避免陷入局部最优。实验表明，优化后的PSO-ELM在分类和回归任务中均表现出更稳定的预测性能。