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

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

文章目录

前言
- 回归预测|基于北方苍鹰优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-HKELM 多特征输入单输出
一、NGO-HKELM 模型
- - 1. NGO（北方苍鹰优化算法）
  - 2. HKELM（混合核极限学习机）
  - 3. NGO-HKELM回归预测模型建模流程
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

前言

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

一、NGO-HKELM 模型

NGO-HKELM回归预测模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）和混合核极限学习机（HKELM），其详细原理和建模流程如下：

1. NGO（北方苍鹰优化算法）

NGO是一个基于自然界苍鹰捕食行为的优化算法。主要步骤包括：

初始化：生成一个初始的飞蛾种群，每只飞蛾代表一个潜在的解。
适应度评估：计算每只飞蛾对应解的适应度值，这通常基于目标函数的值。
位置更新：通过模拟苍鹰捕食行为来更新飞蛾的位置。主要包括模仿苍鹰的盘旋行为来引导飞蛾向更优解靠近。
优化过程：迭代更新飞蛾的位置，以寻求全局最优解。

在HKELM建模中，NGO通常用于优化HKELM模型的参数，如核函数参数和正则化参数，以提高模型的预测性能。

2. HKELM（混合核极限学习机）

HKELM是一种改进的极限学习机（ELM），通过使用混合核函数来提高模型的灵活性和表达能力。主要步骤包括：

核函数选择：HKELM使用混合核函数（例如线性核、高斯核、拉普拉斯核等）的组合，以获得更好的拟合能力。混合核函数可以更好地捕捉数据的非线性特性。
特征映射：输入数据通过混合核函数进行映射，将数据映射到高维特征空间。
线性回归：在高维特征空间中，通过线性回归来拟合数据，计算出输出权重。
输出预测：根据计算出的权重，对新数据进行预测。

3. NGO-HKELM回归预测模型建模流程

数据预处理：
- 标准化或归一化输入数据。
- 分割数据集为训练集和测试集。
核函数设计：
- 选择适当的混合核函数（如线性核、高斯核等）并设定其初始参数。
优化过程：
- 使用NGO算法优化HKELM的核函数参数和正则化参数。
- 通过NGO算法更新参数，以最小化回归预测误差或其他目标函数。
模型训练：
- 使用优化后的核函数参数和正则化参数训练HKELM模型。
- 计算特征映射和回归系数。
模型预测：
- 将训练好的HKELM模型应用于测试集或新数据进行预测。
- 根据混合核函数映射测试数据，使用回归系数进行预测。
性能评估：
- 使用评估指标（如均方误差、绝对误差等）评估模型在测试集上的性能。
- 调整参数和模型结构以进一步提高性能（如果需要）。

总结

NGO-HKELM回归预测模型通过结合北方苍鹰优化算法和混合核极限学习机，能够利用优化算法提高HKELM的性能，同时混合核函数增强了模型对复杂数据模式的捕捉能力。这种组合方法通常能提供更高的预测准确性和更强的泛化能力。

二、实验结果

NGO-HKELM回归预测结果
在这里插入图片描述

HKELM回归预测结果
在这里插入图片描述

三、核心代码


%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 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
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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 = T_train;
t_test  = T_test;%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

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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。
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