回归预测 | MATLAB实现基于SSA-KELM-Adaboost麻雀算法优化核极限学习机结合AdaBoost多输入单输出回归预测

最新推荐文章于 2025-03-31 09:09:07 发布

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#算法 #回归 #matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)并结合AdaBoost算法的多输入单输出回归预测模型，即SSA-KELM-Adaboost模型。该模型首先利用SSA算法优化KELM模型中的核参数和正则化参数，提升KELM的泛化能力和预测精度；然后，将多个SSA-KELM模型集成到AdaBoost框架中，进一步提高模型的鲁棒性和预测精度。通过在多个公开数据集上的实验结果表明，与传统的KELM、KELM-Adaboost以及其他几种常用的回归预测模型相比，该模型具有更高的预测精度和更好的稳定性，有效地解决了多输入单输出回归预测问题中的非线性、高维和噪声等挑战。

关键词: 麻雀搜索算法；核极限学习机；AdaBoost；回归预测；多输入单输出

1. 引言

回归预测是机器学习领域中的一个重要分支，广泛应用于各个领域，例如金融预测、气象预报、医学诊断等。随着数据规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的回归模型在处理高维、非线性、噪声等问题时往往面临挑战。近年来，极限学习机(ELM)因其具有训练速度快、泛化能力强等优点而备受关注。然而，标准ELM的性能很大程度上依赖于隐含层神经元的数量和激活函数的选择。为了克服这一局限性，核极限学习机(KELM)应运而生。KELM通过引入核函数，将ELM扩展到高维特征空间，从而提高了模型的表达能力和预测精度。

然而，KELM的性能也受到核参数和正则化参数的影响。这些参数的选择通常依赖于经验或网格搜索，效率低下且难以获得最优参数组合。为了解决这个问题，许多智能优化算法被应用于KELM参数优化，例如粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)等。本文选择麻雀搜索算法(SSA)来优化KELM的参数。SSA算法是一种新兴的元启发式优化算法，其具有收敛速度快、寻优能力强的特点，适用于解决复杂优化问题。

此外，为了进一步提高模型的鲁棒性和预测精度，本文将多个SSA-Optimized KELM模型集成到AdaBoost框架中。AdaBoost算法是一种有效的集成学习算法，能够通过加权组合多个弱学习器来构建一个强学习器，提高模型的泛化能力和抗噪能力。

因此，本文提出了一种基于SSA-KELM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用SSA算法优化KELM的核参数和正则化参数，然后将多个SSA-KELM模型集成到AdaBoost框架中，构建一个更加鲁棒和精确的回归预测模型。

2. 相关工作

2.1 核极限学习机(KELM): KELM通过引入核函数将数据映射到高维特征空间，避免了对隐含层神经元参数的求解，从而简化了模型的训练过程并提高了预测精度。其核函数的选择对模型性能影响较大，常用的核函数包括高斯核、多项式核等。

2.2 麻雀搜索算法(SSA): SSA算法模拟麻雀的觅食和反捕食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。其参数少，易于实现，在许多优化问题中取得了良好的效果。

2.3 AdaBoost算法: AdaBoost算法通过迭代地训练弱学习器，并根据其性能调整样本权重，最终组合多个弱学习器形成一个强学习器。AdaBoost算法对噪声具有较强的鲁棒性，能够提高模型的泛化能力。

3. SSA-KELM-Adaboost模型

本文提出的SSA-KELM-Adaboost模型包含三个主要部分：SSA算法优化KELM、KELM模型训练和AdaBoost集成。

3.1 基于SSA的KELM参数优化: SSA算法用于优化KELM模型中的核参数(例如高斯核的方差)和正则化参数(C)。将KELM的均方根误差(RMSE)作为SSA算法的适应度函数，通过SSA算法的迭代寻优，找到使RMSE最小的最优核参数和正则化参数。

3.2 KELM模型训练: 利用SSA算法寻找到的最优参数训练KELM模型。KELM的训练过程相对简单，主要涉及矩阵运算。

3.3 AdaBoost集成: 训练多个SSA-optimized KELM模型，每个模型使用不同的训练数据集（通过AdaBoost算法调整样本权重）。这些模型的预测结果根据其权重进行加权平均，最终得到SSA-KELM-Adaboost模型的预测结果。AdaBoost算法根据每个模型的预测误差调整样本权重，使得后续训练的模型更加关注那些被之前模型预测错误的样本。

4. 实验结果与分析

本文在多个公开数据集上对SSA-KELM-Adaboost模型进行了实验，并与传统的KELM、KELM-Adaboost以及其他常用的回归预测模型(例如支持向量回归SVR、随机森林RF)进行了比较。实验结果表明，SSA-KELM-Adaboost模型在预测精度和稳定性方面均具有显著优势。通过RMSE、MAE等评价指标的对比，验证了该模型的有效性。具体的实验结果将以表格和图形的形式呈现，并对结果进行详细的分析和讨论。

5. 结论

本文提出了一种基于SSA-KELM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型。该模型利用SSA算法优化KELM的参数，提高了KELM的预测精度；并通过AdaBoost算法集成多个SSA-KELM模型，进一步增强了模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测效果，有效地解决了多输入单输出回归预测问题中的非线性、高维和噪声等挑战。未来的研究方向可以探索更先进的优化算法和集成学习方法，进一步提高模型的性能。此外，可以研究该模型在特定应用领域的适用性和改进策略。