核心内容摘要
嘎啦game：不止游戏，更是一场关于热爱与梦想的狂欢
遗传算法优化极限学习机做预测运行直接出图包含真实值ELMGA-ELM对比方便比较。
智能优化算法粒子群算法花授粉算法麻雀算法鲸鱼算法灰狼算法等优化BP神经网络支持向量机极限学习机等分类和预测。
不要拿网上下载的跟我的算法比较我都是经过实测的在数据预测领域找到高效准确的模型至关重要。
今天咱就来唠唠遗传算法优化极限学习机做预测以及其他智能优化算法在类似模型中的应用。
遗传算法优化极限学习机预测极限学习机ELM作为一种快速的单隐层前馈神经网络算法在预测方面有着不错的表现但有时也会陷入局部最优解。
这时候遗传算法GA就派上用场啦它能帮助ELM跳出局部最优找到更好的解。
实现代码及分析import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些随机的回归数据 X, y make_regression(n_samples 1000, n_features 10, noise
5, random_state
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size
2, random_state
# 定义简单的极限学习机类 class ELM: def __init__(self, n_hidden): self.n_hidden n_hidden def fit(self, X, y): n_samples, n_features X.shape self.beta np.random.randn(self.n_hidden,
self.weights np.random.randn(n_features, self.n_hidden) self.bias np.random.randn(self.n_hidden,
H np.tanh(X.dot(self.weights) self.bias.T) self.beta np.linalg.pinv(H).dot(y) def predict(self, X): H np.tanh(X.dot(self.weights) self.bias.T) return H.dot(self.beta) # 定义遗传算法相关函数 def fitness(individual, X, y): n_hidden individual[0] elm ELM(int(n_hidden)) elm.fit(X, y) y_pred elm.predict(X) return mean_squared_error(y, y_pred) def generate_individual(): return [np.random.randint(10,
] def selection(population, fitness_scores, num_parents): parents [] for _ in range(num_parents): best_index np.argmin(fitness_scores) parents.append(population[best_index]) population np.delete(population, best_index, axis
fitness_scores np.delete(fitness_scores, best_index) return np.array(parents) def crossover(parents, num_offspring): offspring [] for _ in range(num_offspring): parent1, parent2 np.random.choice(len(parents), 2, replace False) child [(parents[parent1][0] parents[parent2][0]) / 2] offspring.append(child) return np.array(offspring) def mutation(offspring, mutation_rate): for i in range(len(offspring)): if np.random.rand() mutation_rate: offspring[i][0] np.random.randint(10,
return offspring # 遗传算法参数设置 pop_size 50 num_generations 100 num_parents 10 num_offspring pop_size - num_parents mutation_rate
1 population np.array([generate_individual() for _ in range(pop_size)]) for generation in range(num_generations): fitness_scores np.array([fitness(ind, X_train, y_train) for ind in population]) parents selection(population, fitness_scores, num_parents) offspring crossover(parents, num_offspring) offspring mutation(offspring, mutation_rate) population np.vstack((parents, offspring)) # 使用优化后的参数构建GA - ELM best_individual population[np.argmin([fitness(ind, X_train, y_train) for ind in population])] ga_elm ELM(int(best_individual[0])) ga_elm.fit(X_train, y_train) ga_elm_pred ga_elm.predict(X_test) # 构建普通ELM elm ELM(
elm.fit(X_train, y_train) elm_pred elm.predict(X_test) # 绘图比较 plt.figure(figsize(12,
) plt.plot(y_test, label真实值, markero) plt.plot(elm_pred, labelELM预测值, markers) plt.plot(ga_elm_pred, labelGA - ELM预测值, marker^) plt.xlabel(样本索引) plt.ylabel(预测值/真实值) plt.title(真实值、ELM和GA - ELM预测值对比) plt.legend() plt.show()代码分析首先我们用make_regression生成了一些回归数据并划分了训练集和测试集。
接着定义了简单的ELM类在fit方法中随机初始化权重和偏置计算隐藏层输出然后通过伪逆求解输出权重beta。
predict方法则利用训练好的权重进行预测。
遗传算法部分fitness函数用于评估个体这里个体代表隐藏层神经元数量的适应度也就是计算预测的均方误差。
generate_individual生成初始个体selection选择适应度高的个体作为父母crossover进行交叉操作生成后代mutation对后代进行变异。
经过多代遗传算法优化后我们根据最优个体构建GA - ELM模型并与普通ELM模型进行预测对比最后绘图展示真实值、ELM预测值和GA - ELM预测值方便直观比较。
其他智能优化算法在模型优化中的应用除了遗传算法像粒子群算法、花授粉算法、麻雀算法、鲸鱼算法、灰狼算法等智能优化算法也能对BP神经网络、支持向量机、极限学习机等分类和预测模型进行优化。
遗传算法优化极限学习机做预测运行直接出图包含真实值ELMGA-ELM对比方便比较。
智能优化算法粒子群算法花授粉算法麻雀算法鲸鱼算法灰狼算法等优化BP神经网络支持向量机极限学习机等分类和预测。
不要拿网上下载的跟我的算法比较我都是经过实测的以粒子群算法PSO优化BP神经网络为例BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优而PSO通过模拟鸟群觅食行为让粒子代表神经网络的参数在解空间中不断搜索最优解。
每个粒子根据自身历史最优位置和全局最优位置来调整自己的速度和位置从而帮助BP神经网络找到更好的参数提升模型性能。
# 这里简单示意下PSO优化BP神经网络的关键代码 import numpy as np # 假设BP神经网络有输入层、隐藏层、输出层 # 定义粒子的位置这里假设位置代表权重和偏置参数 def initialize_particles(num_particles, num_inputs, num_hidden, num_outputs): positions [] for _ in range(num_particles): w1 np.random.randn(num_inputs, num_hidden) b1 np.random.randn(num_hidden) w2 np.random.randn(num_hidden, num_outputs) b2 np.random.randn(num_outputs) particle np.concatenate((w
flatten(), b1, w
flatten(), b
) positions.append(particle) return np.array(positions) # 计算适应度即预测误差 def fitness_pso(position, X, y, num_inputs, num_hidden, num_outputs): w1 position[:num_inputs * num_hidden].reshape((num_inputs, num_hidden)) b1 position[num_inputs * num_hidden:num_inputs * num_hidden num_hidden] w2 position[num_inputs * num_hidden num_hidden:num_inputs * num_hidden num_hidden num_hidden * num_outputs].reshape((num_hidden, num_outputs)) b2 position[-num_outputs:] # 简单的前向传播计算预测值 hidden_layer np.tanh(np.dot(X, w
b
output_layer np.dot(hidden_layer, w
b2 error np.mean((y - output_layer) **
return error # PSO更新粒子速度和位置 def update_particles(positions, velocities, pbest_positions, pbest_fitness, gbest_position, gbest_fitness, c1, c2, w): r1 np.random.rand(*positions.shape) r2 np.random.rand(*positions.shape) velocities w * velocities c1 * r1 * (pbest_positions - positions) c2 * r2 * (gbest_position - positions) positions positions velocities return positions, velocities这段代码只是简单示意了PSO优化BP神经网络的部分关键操作实际应用中还需要更多完整的训练和评估流程。
总之这些智能优化算法为模型优化提供了丰富的选择能显著提升分类和预测模型的性能。
不过要注意每种算法都有其特点和适用场景实际应用时需要根据具体问题进行调整和选择而且千万不要拿网上下载未经实测的算法跟自己精心实测的算法比较呀咱得保证实验的可靠性和准确性。