【SSA-KELM预测】基于麻雀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

SSA-KELM是一种基于麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化核极限学习机（KELM）回归预测的方法。麻雀算法是一种新兴的优化算法，灵感来自于麻雀寻找食物的行为。它通过模拟麻雀在寻找食物时的个体行为和群体行为来搜索最优解。在SSA中，每个个体都有自己的位置和速度，根据自己的适应度值和邻居的适应度值来更新位置和速度，以寻找最优解。

在SSA-KELM方法中，首先使用SSA来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。SSA通过模拟麻雀的个体行为和群体行为，根据每个个体的适应度值和邻居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和邻居的位置和速度，更新个体的位置和速度，直到达到停止条件。

在优化过程中，SSA-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。

基于麻雀算法优化的核极限学习机回归预测是一种将SSA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SSA的个体行为和群体行为的模拟，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，SSA-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]马飞燕,李向新.基于改进麻雀搜索算法-核极限学习机耦合算法的滑坡位移预测模型[J].科学技术与工程, 2022(005):022.

[2]吴小涛,袁晓辉,袁艳斌,等.基于EEMD-VMD-SSA-KELM模型的汛期日径流预测[J].中国农村水利水电, 2023.

4 Matlab代码及数据