LM优化算法,全称为Levenberg-Marquardt算法,是一种非线性最小二乘优化算法。它主要用于解决非线性最小二乘问题,如非线性回归、非线性参数估计等。LM算法结合了高斯-牛顿法(Gauss-Newton method)和梯度下降法(Gradient Descent method)的优点,通过动态调整阻尼参数来平衡算法的收敛速度和稳定性。 2. 描述LM优化算法在M...
下面是在Matlab中使用LM算法进行优化的一般步骤: 1.定义目标函数:首先,需要定义待优化的目标函数。这可以是一个函数文件,也可以是一个匿名函数。例如,我们要优化的目标函数为f(x)。 2.初始化参数:使用Matlab的优化工具箱函数`optimset`,可以设置优化参数的初始值、迭代次数等。 3.定义最小二乘问题:使用`lsqnonlin...
LM 优化迭代算法时一种非线性优化算法,可以看作是梯度下降与高斯牛顿法的结合,综合了两者的优点。 对于一个最小二乘的问题,如下: 其中y(i) 为第 i 组数据的真实值或理论真实值,fi(θ) 为第 i 组数据的预测值,目的就是找到一组 θ,使得代价函数达到最小值。通常,需要指定一个初始 θ0,不断优化迭代,产...
总的来说,lm算法是一种迭代优化算法,通过不断更新参数值来求解非线性最小二乘问题。接下来我们将具体介绍在matlab中如何编写lm算法的程序。 二、matlab程序编写步骤 在matlab中,编写lm算法的程序主要包括以下几个步骤: 1.定义目标函数:首先要定义一个目标函数,它是一个关于参数的函数,用来计算目标函数的值。可以根...
使用Matlab自带的函数fsolve,采用Matlab内嵌的LM(levenberg-marquardt)算法 LM算法可以用来求方程组的解,也可以用来求极小值(最优化) LM算法是基于牛顿迭代法改的,牛顿迭代法的原理可以参考下面两个视频: 求方程组的解: 【数值分析】速成牛顿迭代法|考试宝典|一定能听懂!!_哔哩哔哩_bilibili ...
PSO-DELM算法结合了粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的优点,通过优化随机初始化的连接权重,提高了ELM模型的泛化能力和收敛速度。因此,将PSO-DELM算法应用于故障诊断领域,可以更好地处理复杂系统中的高维、非线性、非平稳信号。 本文的研究成果通过对比传统的深度学习极限学习机和PSO-DELM算法在故障诊断数据集上的...
该算法是一种迭代算法,用于优化参数估计,特别适用于解决非线性最小二乘问题。 在lm算法中,通过最小化残差平方和来找到最优参数估计。算法通过迭代的方式进行,每一次迭代都会更新参数的估计值,直到达到收敛条件。迭代的过程中,算法会根据当前参数估计值计算出残差的梯度和海森矩阵,然后通过调整参数估计值来减小残差平方...
clc,clearN=50;L=20;pc=0.8;pm=0.1;g=100;xs=20;xx=0;f=round(rand(N,L));fork=1:gfori=1:Nu=f(i,:);m=0;forj=1:Lm=u(j)*2^(j-1)+m;endx(i)=xx+m*(xs-xx)/(2^L-1);fit(i)=func1(x(i));end maxfit=max(fit);minfit=min(fit);rr=find(fit==maxfit);fbest=f...
下面没有再自己写优化方法了,用的matlab中lsqnonlin方法,其实还是LM优化方法。 matlab代码如下: clear all;close all;clc; x=0.1:0.1:2*pi; y= sin(x)+log(x).*cos(x) + rand(length(x),1)'*0.5;x = x + rand(length(x),1)'*0.2;plot(x,y,'r-o'); ...