【ALO-KELM预测】基于蚁狮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

ALO-KELM是一种基于蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化核极限学习机（KELM）回归预测的方法。蚁狮算法是一种新兴的优化算法，灵感来自于蚁狮捕食行为。它通过模拟蚁狮的捕食行为和筑巢行为来搜索最优解。在ALO中，蚁狮通过释放信息素和选择路径来吸引猎物，并利用其捕食猎物来提高自身的适应度。

在ALO-KELM方法中，首先使用ALO来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。ALO通过模拟蚁狮的捕食行为和筑巢行为，根据每个蚁狮的适应度值和猎物的适应度值来更新蚁狮的位置和信息素浓度，以寻找最优解。在每次迭代中，根据适应度值的大小和信息素浓度的大小，更新蚁狮的位置和信息素浓度，直到达到停止条件。

在优化过程中，ALO-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。

基于蚁狮算法优化的核极限学习机回归预测是一种将ALO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ALO的捕食行为和筑巢行为的模拟，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，ALO-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]赵晓磊.基于蚁狮算法优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].[2023-10-14].

[2]尹洪红,杨晓文,刘佳鸣,等.一种基于蚁狮优化的极限学习机[J].计算机应用与软件, 2019, 36(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.039.

4 Matlab代码及数据