【ELM预测】基于粒子群算法PSO优化极限学习机预测含Matlab源码_粒子群优化极限学习机

1 模型

为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和偏置,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差,均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,通过PSO-ELM和ELM2个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预报的预测精度,可为空气质量预测提供新的方法和途径.

2 部分代码

% ELM 训练网络function [LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE,IW,B);​if nargin < 2     error('ELM:Arguments','Not enough input arguments.');end​[R,Q] = size(P); %​if nargin < 3      N = size(P,2);end​if nargin < 4     TF = 'sig';end​if nargin < 5     TYPE = 0;end   if nargin < 6     IW = rand(N,R) * 2 - 1;end   if nargin < 7     B = rand(N,1);end   ​if size(P,2) ~= size(T,2)      error('ELM:Arguments','The columns of P and T must be same.');end​if TYPE  == 1    T  = ind2vec(T);end[S,Q] = size(T);​BiasMatrix = repmat(B,1,Q);​tempH = IW * P + BiasMatrix;switch TF    case 'sig'        H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));    case 'sin'        H = sin(tempH);    case 'hardlim'        H = hardlim(tempH);end​LW = pinv(H') * T';​​%  相关注释% ELMTRAIN Create and Train a Extreme Learning Machine% Syntax 语法% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE)% Description 描述% Input% P   - Input Matrix of Training Set  (R*Q)  训练输入样本% T   - Output Matrix of Training Set (S*Q) 训练输出样本% N   - Number of Hidden Neurons (default = Q) 隐含层节点数% TF  - Transfer Function: 传递函数，转化函数%       'sig' for Sigmoidal function (default) S型函数%       'sin' for Sine function 正弦函数%       'hardlim' for Hardlim function 硬限制型传递函数% TYPE - Regression (0,default) or Classification (1)% Output% IW  - Input Weight Matrix (N*R) 输入权值% B   - Bias Matrix  (N*1) 偏差% LW  - Layer Weight Matrix (N*S)% Example% Regression:% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',0)% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)% Classification% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',1)% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)% See also ELMPREDICT% Yu Lei,11-7-2010% Copyright www.matlabsky.com% $Revision:1.0 $

3 仿真结果

4 参考文献

[1]庄玉册, 黎蔚. 基于PSO优化极限学习机神经网络的空气质量预报[J]. 沈阳工业大学学报, 2020, 042(002):213-217.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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