鲸鱼算法优化的混合核极限学习机在回归预测中的应用

鲸鱼算法优化的混合核极限学习机在回归预测中的应用

混合核极限学习机（KELM）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，具有快速训练和良好的泛化性能。然而，在处理复杂问题时，KELM的性能可能受到数据特征的选择和模型参数的设置的限制。为了解决这个问题，我们可以使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化KELM模型，以提高其预测准确性。

鲸鱼算法是一种受到鲸鱼生存和繁殖行为启发的优化算法。它模拟了鲸鱼个体的搜索行为，通过迭代优化来寻找最优解。鲸鱼算法的核心思想是通过模拟鲸鱼的奔跑、追逐和呼叫行为，来寻找最优解的位置。

下面我们将详细介绍如何使用鲸鱼算法优化混合核极限学习机进行回归预测，并提供相应的MATLAB源代码。

首先，我们需要导入数据集并对数据进行预处理。假设我们的数据集包含n个样本，每个样本包含m个特征和一个目标值。我们可以将数据集划分为训练集和测试集。

% 导入数据集
data = load('dataset.mat');
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