一种基于遗传算法的极限学习机改进算法研究

摘要

针对传统极限学习机(ELM)缺乏有效的训练方法、应用时预测精度不理想这一弱点,提出了一种基于遗传算法(GA)训练极限学习机(GA-ELM)的方法.在该方法中,ELM的输入权值和隐藏层节点阈值映射为GA的染色体向量,GA的适应度函数对应ELM的训练误差;通过GA的遗传操作训练ELM,选出使ELM网络误差最小的输入权值和阈值,从而改善ELM的泛化性能.通过与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM4种方法的仿真结果对比,表明遗传算法有效地改善了ELM网络的预测精度和泛化能力.