【GWO-KELM预测】基于灰狼算法优化核极限学习机回归预测研究（matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码及数据

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1 概述

GWO-KELM是一种基于灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）优化核极限学习机（KELM）回归预测的方法。GWO是一种仿生优化算法，灵感来自于灰狼群体的行为。它通过模拟灰狼群体的捕食行为来搜索最优解。在GWO中，灰狼根据其适应度值和位置来调整其位置和速度，以寻找最优解。通过不断迭代的过程，GWO能够全局搜索和自适应调整参数，从而优化复杂的非线性问题。

在GWO-KELM方法中，首先使用GWO来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。GWO通过模拟灰狼的捕食行为，根据每个个体的适应度值来更新个体的位置和速度，以寻找最优解。在每次迭代中，根据适应度值的大小，更新个体的位置和速度，直到达到停止条件。

在优化过程中，GWO-KELM通过搜索最优的核函数参数和KELM的超参数，进一步提高了KELM的回归预测性能。通过优化核函数参数，可以更好地捕捉输入数据的非线性特征；通过优化KELM的超参数，可以调整模型的复杂度和泛化能力。

基于灰狼算法优化的核极限学习机回归预测是一种将GWO和KELM相结合的方法，用于提高回归预测的性能和准确度。通过GWO的全局搜索和自适应调整参数的能力，可以优化核函数参数和KELM的超参数，进一步提高KELM的回归预测性能。在实际应用中，GWO-KELM可以应用于各种回归预测任务，并具有较好的性能表现。

2 运行结果

3 参考文献

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[1]段兴林.基于灰狼算法优化核极限学习机的网络入侵检测研究[J].微型电脑应用, 2019(3):3.DOI:CNKI:SUN:WXDY.0.2019-03-026.

[2]赵超,王延峰,林立.基于改进灰狼算法优化核极限学习机的锂电池动力电池荷电状态估计[J].信息与控制, 2021, 50(6):9.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2021.0042.

[3]方一鸣,赵晓东,张攀,等.基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模[J].  2020.DOI:10.7641/CTA.2020.90571.

4 Matlab代码及数据