遗传算法优化的极限学习机模型（GA-ELM）Matlab实现

基于遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的完整Matlab实现框架，结合数据预处理、模型优化与性能评估，支持分类与回归任务。

一、核心代码实现

1. 数据预处理

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%% 数据加载与清洗（参考）
data = readtable('dataset.csv');
data = rmmissing(data); % 删除缺失值

% 异常值处理（IQR法）
Q = quantile(data(:,1:end-1), [0.25 0.75]);
IQR = Q(2,:) - Q(1,:);
data(:,1:end-1) = min(max(data(:,1:end-1), Q(1,:)-1.5*IQR), Q(2,:)+1.5*IQR);

% 特征标准化（Z-score）
[X, mu, sigma] = zscore(data(:,1:end-1));
Y = data(:,end);
Y = categorical(Y); % 分类任务需标签编码

2. 染色体编码与解码

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%% 染色体编码（参考）
function chromosome = encodeParams(weights, biases)
    % 将权重矩阵和偏置向量展平为染色体
    w_vector = weights(:); 
    b_vector = biases(:);
    chromosome = [w_vector; b_vector]';
end

%% 染色体解码（参考）
function [weights, biases] = decodeChromosome(chromosome, input_size, hidden_units)
    w_len = input_size * hidden_units;
    weights = reshape(chromosome(1:w_len), [input_size, hidden_units]);
    biases = reshape(chromosome(w_len+1:end), [1, hidden_units]);
end

3. 适应度函数设计

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%% 分类任务适应度（准确率最大化，参考）
function fitness = classificationFitness(chromo, X_train, Y_train, X_val, Y_val)
    [weights, biases] = decodeChromosome(chromo, size(X_train,2), 50);
    
    % ELM-AE训练（2层）
    H1 = sigmf(X_train * weights + biases, [1 0]); 
    beta1 = pinv(H1) * X_train;  % 重建权重
    
    H2 = sigmf(H1 * beta1, [1 0]);
    beta2 = pinv(H2) * Y_train; % 分类层权重
    
    % 验证集预测
    val_H1 = sigmf(X_val * weights + biases, [1 0]);
    val_H2 = sigmf(val_H1 * beta1, [1 0]);
    pred = val_H2 * beta2;
    
    [~, idx] = max(pred, [], 2);
    acc = mean(idx == vec2ind(Y_val'));
    fitness = acc; % 最大化准确率
end

%% 回归任务适应度（MSE最小化，参考）
function fitness = regressionFitness(chromo, X_train, Y_train, X_val, Y_val)
    [weights, biases] = decodeChromosome(chromo, size(X_train,2), 20);
    H = sigmf(X_train * weights + biases, [1 0]);
    beta = pinv(H') * Y_train; % 输出层权重
    
    % 预测与误差计算
    Y_pred = H' * beta;
    fitness = mean((Y_pred - Y_val).^2); % MSE
end

4. 遗传算法优化主流程

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%% GA参数设置（参考）
options = optimoptions('ga', ...
    'PopulationSize', 50, ...
    'MaxGenerations', 100, ...
    'CrossoverFraction', 0.8, ...
    'MutationFcn', @mutationadaptfeasible, ...
    'SelectionFcn', @selectiontournament, ...
    'PlotFcn', @gaplotbestf);

% 变量边界（权重[-1,1], 偏置[0,1]）
input_size = size(X_train,2);
hidden_units = 50;
lb = [-ones(1, input_size*hidden_units), zeros(1, hidden_units)]; 
ub = [ones(1, input_size*hidden_units), ones(1, hidden_units)];

% 运行GA优化（分类任务示例）
fitnessFcn = @(ch) classificationFitness(ch, X_train, Y_train, X_val, Y_val);
[best_chromo, best_fitness] = ga(fitnessFcn, ...
    length(lb), [], [], [], [], lb, ub, [], options);

5. 模型训练与预测

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%% 最优参数解码与模型训练
[best_weights, best_biases] = decodeChromosome(best_chromo, input_size, hidden_units);
model = trainELM(X_train, Y_train, best_weights, best_biases); % 自定义训练函数

%% 测试集预测（分类任务）
[~, Y_pred] = max(predictELM(model, X_test), [], 2);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);
fprintf('测试准确率: %.2f%%
', accuracy*100);

二、关键优化策略

1. 自适应遗传算子

交叉操作：采用算术交叉保留优质基因（参考）

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function [child1, child2] = arithmeticCrossover(parent1, parent2)
    alpha = rand(size(parent1));
    child1 = alpha .* parent1 + (1-alpha) .* parent2;
    child2 = (1-alpha) .* parent1 + alpha .* parent2;
end

变异操作：非均匀扰动增强局部搜索（参考）

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function mutant = nonUniformMutation(chromo, iter, max_iter)
    delta = 0.1 * (1 - (iter/max_iter)^2); % 动态步长
    r = rand(size(chromo));
    mutant = chromo + delta * sign(r-0.5) .* sqrt(iter/max_iter);
end

2. 正则化防过拟合

在ELM-AE重建中引入L2正则化（参考）：

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beta = (H'*H + 0.01*eye(size(H,2))) \ (H'*X); % λ=0.01

3. 混合优化策略

结合爬山法（HC）局部优化精英个体（参考）：

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function best_sol = hillClimbing(sol, fitness, step_size, max_iter)
    current_sol = sol;
    for step = 1:max_iter
        neighbor = current_sol + step_size * randn(size(sol));
        if fitness(neighbor) < fitness(current_sol)
            current_sol = neighbor;
        end
    end
    best_sol = current_sol;
end

三、性能评估与可视化

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%% 多指标评估（分类任务）
function [acc, F1, kappa] = evaluatePerformance(Y_true, Y_pred)
    CM = confusionmat(Y_true, Y_pred);
    acc = sum(diag(CM)) / sum(CM(:));
    prec = diag(CM) ./ sum(CM,1)';
    rec = diag(CM) ./ sum(CM,2);
    F1 = mean(2*(prec.*rec)./(prec+rec));
    kappa = (sum(diag(CM)) - sum(sum(CM,1).*sum(CM,2))/sum(CM(:))) / (1 - sum(sum(CM,1).*sum(CM,2))/sum(CM(:)));
end

%% 结果可视化
plotconfusion(Y_test, Y_pred); % 混淆矩阵
bar([acc, F1]); % 分类指标对比

四、应用场景扩展

工业预测（参考）

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% 核极限学习机（KELM）优化示例
model = fitKELM(X_train, Y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto');

时间序列分析（参考）

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% 结合ELMAN神经网络的GA优化
net = newelm(X_train', Y_train', hidden_units, {'tansig','purelin'}, 'trainlm');

参考代码遗传算法优化的极限学习机模型 www.youwenfan.com/contentcsq/46222.html

五、注意事项

计算效率 ：大规模数据建议使用并行计算（parfor）或GPU加速。
超参数调优：通过贝叶斯优化确定GA参数（如种群大小、交叉率）。
可解释性：结合SHAP值分析特征重要性（需额外工具箱）。