【MATLAB】鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~

1 基本定义

鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）是一种时序预测算法，它结合了鲸鱼算法和混合核极限学习机（HKELM）的优点。以下是该算法的基本原理：

1. 「初始化」：在算法开始时，需要在可行解空间中初始化一群鲸鱼个体。每个鲸鱼个体代表一个潜在的最优解，位置表示鲸鱼的特征，适应度值由适应度函数计算得到。

2. 「搜索」：每个鲸鱼按照一定的规则探索空间。这个过程模拟了鲸鱼包围、追捕和攻击猎物等过程。具体来说，每只鲸鱼会根据其当前位置和速度，按照一定的规则在解空间中移动，并更新其位置。

3. 「评估」：每当鲸鱼移动时，都会计算当前的适应度值。适应度值由目标函数计算得到，表示鲸鱼的优劣。如果当前的适应度值优于之前的适应度值，则将当前适应度值设为最优解。

4. 「更新」：当所有的鲸鱼都完成移动和评估后，算法会根据一定的规则更新所有鲸鱼的位置和速度。更新的规则是基于鲸鱼的适应度值和种群最优解的情况，确保算法向着更优的方向演化。

5. 「迭代」：重复上述步骤，直到满足终止条件或者达到预设的最大迭代次数。在迭代过程中，鲸鱼的主要行为包括包围猎物、捕获猎物、搜索猎物等。通过这些行为，鲸鱼种群逐渐向最优解靠近。

通过以上步骤，鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）能够找到最优解，实现时序预测。该算法具有较高的效率和稳定性，能够应用于各种类型的优化问题。

在WOA-H