分类预测|2024年最新优化算法鹦鹉优化器PO|基于鹦鹉优化RELM正则化极限学习机数据分类预测Matlab程序PO-RELM

一、基本原理

鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm，POA）是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来自于鹦鹉的社交行为。极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速的前馈神经网络，主要用于分类和回归任务。将POA与ELM结合可以提高分类模型的性能。下面是POA优化ELM分类模型的详细原理和流程：

原理

1. 极限学习机（ELM）基础：

   • ELM是一种单隐层前馈神经网络，其特点是隐藏层权重和偏置随机生成，只有输出层的权重通过最小二乘法学习。
   • ELM具有训练速度快、预测性能好的优点，但其性能依赖于隐藏层的神经元数量和其他超参数的选择。

2. 鹦鹉优化算法（POA）：

   • POA是一种模拟鹦鹉行为的优化算法，包括鹦鹉的搜索、聚集、和探索行为。
   • 算法通过模拟鹦鹉的社交行为和环境探索策略来寻找最优解。

流程

1. 定义目标函数

• 目标函数通常是ELM模型的分类性能指标，如分类准确率或交叉验证误差。
• 目标是通过POA优化ELM的超参数（如隐藏层神经元数量、激活函数类型）以最小化目标函数值。

2. 初始化POA

• 随机生成一组候选解（即ELM的超参数组合），这些解在POA中充当鹦鹉的位置。
• 初始化每只鹦鹉的超参数值，例如隐藏层神经元数量和激活函数参数。

3. 评估适应度

• 对每一组超参数组合，训练ELM模型并评估其在验证集上的性能。
• 计算目标函数值（如交叉验证误差）。

4. 更新鹦鹉的位置

• 根据当前最优解（鹦鹉的位置）更新所有鹦鹉的位置。
• 使用公式更新位置：
  [
  \text{Position}(t+1) = \text{Position}(t) + \text{StepSize} \cdot (\text{BestPosition} - \text{Position}(t))
  ]
  其中：
  • (\text{StepSize}) 是步长因子。
  • (\text{BestPosition}) 是当前最优解的位置。

5. 更新鹦鹉的状态

• 根据适应度函数值，将鹦鹉分为不同的状态，如领导者和跟随者。
• 更新鹦鹉的状态以引导搜索过程，例如通过集体行为（聚集）来优化搜索策略。

6. 重复迭代

• 迭代更新鹦鹉的位置和状态，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或适应度值的收敛）。

7. 选择最佳解

• 在所有迭代过程中，记录最优的超参数组合。
• 使用这些超参数训练最终的ELM模型，并进行测试以评估其分类性能。

示例

假设你要优化ELM的超参数，如隐藏层神经元数量和激活函数类型：

1. 定义目标函数：分类准确率或交叉验证误差。
2. 初始化POA：生成一组候选超参数组合。
3. 评估适应度：训练ELM并计算目标函数值。
4. 更新位置：根据POA公式更新超参数值。
5. 更新状态：调整鹦鹉的状态以优化搜索过程。
6. 重复迭代：进行多次迭代直到收敛。
7. 选择最佳解：选择误差最小的超参数组合。

通过POA优化ELM的超参数，可以显著提升分类模型的性能，得到更精准的预测结果。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出