基于Matlab麻雀算法SSA优化KELM回归预测

基于Matlab麻雀算法SSA优化KELM回归预测

近年来，机器学习和数据挖掘技术在预测分析领域取得了显著的进展。其中，核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）作为一种新兴的非线性回归模型，在模式识别、时间序列预测等领域展现出了良好的性能。然而，KELM在应用中也面临一些问题，例如选择合适的核函数和调节参数，以优化其预测精度。

为了克服这些问题，本文提出了一种改进的KELM回归预测方法，即基于麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化的KELM模型。麻雀算法是一种新兴的元启发式优化算法，受到自然界麻雀觅食行为的启发而发展起来。它模拟了麻雀的觅食策略和协同行为，通过迭代搜索优化问题的最优解。

首先，我们需要使用MATLAB编程语言实现基于麻雀算法优化的KELM模型。以下是代码示例：

% 步骤1：加载数据
load('data.mat');
X = data