超强合集||一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶
文章目录
- 一、基本原理
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
一、基本原理
智能算法优化混合核极限学习机（HKELM）结合了智能优化技术，以进一步提高模型性能。其详细原理和流程如下：
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数据准备：对输入数据进行预处理和标准化。
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核函数设计：选择多种核函数，形成混合核，旨在捕捉不同特征。
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随机特征映射：利用随机特征映射将输入数据转化为高维特征空间。
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智能优化算法：应用如遗传算法、粒子群优化等88个智能算法，优化混合核参数，提升模型表现。
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极限学习机训练：在优化后的参数下训练极限学习机，计算输出权重。
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模型评估：在测试集上评估模型性能，通过指标如准确率、均方误差等进行评估。
这种方法通过智能优化算法的引入，力求达到更优的学习效果。想深入了解某个特定环节吗？
二、实验结果
1.88个智能优化算法清单
2.程序内容和执行步骤
main_HKELM.m实现了88个优化算法对HKELM进行优化
HKELM.m实现了基本版本HKELM
两篇参考文献有详细的HKELM混合核极限学习机的原理 可以参考写
算法目录则是88个优化算法
更改红色框的“HO”修改成对应优化算法简称即可
[Bestscore, Bestpos, curve] = HO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%河马优化算法
[Bestscore, Bestpos, curve] = ZOA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%斑马优化算法
3.部分实验结果
河马优化算法HKELM
1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；
3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；
4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
斑马优化算法HKELM
实验数据
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出