改良极限学习机的模拟退火算法应用

简介：
本研究探讨了改进极限学习机(ELM)的方法，引入了模拟退火(SA)算法优化ELM中的权重和偏置参数，从而提高模型泛化能力和训练效率。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 传统的极限学习机是一种有监督的学习模型，通过随机设定隐藏层神经元的输入权值和偏置，并计算隐藏层输出权值来完成训练过程。然而，在数据分析预测研究中，这种传统方法存在预测精度不足的问题。为此，提出了一种基于模拟退火算法改进的极限学习机。 具体来说，首先使用传统的极限学习机对数据集进行初步的学习，获取到隐藏层神经元的初始权重，并选取适当的性能评价标准作为目标函数。接下来应用模拟退火算法优化隐藏层输入权值和偏置参数：将这些参数视作问题求解过程中的“温度”，通过不断降低“温度”来寻找最优配置——即达到预测误差最小化状态下的最佳设置。最后，再利用传统极限学习机计算得到最终的输出权重。 实验中选取了鸢尾花分类数据集和波士顿房价预测数据进行测试分析。结果表明，在分类任务及回归问题上，改进后的模型相对于传统的极限学习机均表现出更优异的表现能力。