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
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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