基于MATLAB的粒子群算法优化混合核极限学习机（KELM）回归预测

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于 2023-09-15 15:14:41 发布

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文章标签：算法 matlab 回归 Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB结合粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（KELM）的回归预测模型，以自动调整核函数和参数，提升模型在非线性问题上的预测性能。内容包括KELM模型的基本结构、MATLAB实现KELM和PSO的示例，以及两者结合的应用场景。

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基于MATLAB的粒子群算法优化混合核极限学习机（KELM）回归预测

在机器学习领域，混合核极限学习机（KELM）是一种强大的回归预测模型，能够处理非线性关系。然而，KELM模型的性能很大程度上取决于核函数的选择和参数的调整。为了改进KELM模型的预测性能，我们可以利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来自动优化KELM模型中的核函数和参数。

下面我们将介绍如何基于MATLAB实现粒子群算法优化KELM模型的回归预测。

首先，我们需要定义KELM模型的基本结构。KELM模型由输入层、隐含层和输出层组成。输入层将原始数据输入模型，隐含层使用核函数将数据映射到高维特征空间，输出层通过线性回归计算输出值。

以下是一个简单的KELM模型的MATLAB实现示例：

classdef KELM
    properties
        InputData
        OutputData
        HiddenNodes
        ActivationFunction
        KernelFunction
        Beta
    end
    
    methods
        function obj = KELM

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