回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

一、基本原理

NGO-KELM（North-Gaussian Optimization Kernel Extreme Learning Machine）结合了北方苍鹰优化（NGO）算法和核极限学习机（KELM）模型。下面是其回归预测的详细流程和基本原理：

1. 基本原理

核极限学习机（KELM）

• 极限学习机（ELM）：一种用于回归和分类的前馈神经网络，其特点是隐藏层参数随机生成并固定，仅优化输出层的权重。
• 核方法：KELM使用核函数将输入数据映射到高维特征空间，以捕捉非线性关系。
• 回归模型：在特征空间中，KELM模型利用核函数计算输入数据的特征映射，然后通过最小化损失函数来学习输出权重。

2. NGO-KELM回归预测流程

1. 数据预处理

• 数据归一化：将输入数据标准化，确保模型训练稳定。

2. 核极限学习机（KELM）模型构建

• 选择核函数：如高斯核、线性核等。核函数将输入数据映射到高维空间。
• 计算核矩阵：基于核函数计算训练样本对的核矩阵。
• 训练模型：
  • 随机生成隐藏层的参数。
  • 利用核矩阵和真实输出，通过最小二乘法来求解输出层的权重。

3. 北方苍鹰优化（NGO）

• 优化目标：NGO算法用于优化KELM模型的超参数，如核函数参数、隐含层的数量等。
• NGO算法：
  • 初始化：设置种群及其位置，初始化相关参数。
  • 适应度评估：评估每个个体的适应度（例如，通过交叉验证来评估模型的预测性能）。
  • 更新位置：根据适应度和优化策略更新个体的位置。
  • 迭代：重复适应度评估和位置更新，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到最佳适应度）。

4. 模型训练与预测

• 训练：使用NGO优化后的超参数训练KELM模型，优化输出层的权重。
• 预测：将新数据输入训练好的KELM模型，利用核函数映射和输出层权重进行预测。

5. 模型评估

• 评估指标：如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，评估模型的预测性能。

总结来说，NGO-KELM结合了北方苍鹰优化算法和核极限学习机，通过优化KELM模型的超参数来提升预测性能。NGO负责优化过程，而KELM提供高效的回归模型，结合使用能够有效提高回归任务的准确性。

二、实验结果

NGO-KELM回归预测

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);

四、代码获取

私信即可 30米

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