【ALO-KELM预测】基于蚁狮算法优化核极限学习机回归预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-22 09:47:08 发布
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#算法 #回归 #matlab

本文介绍了ALO-KELM回归预测方法，它基于蚁狮算法（ALO）优化核极限学习机（KELM）。ALO模拟蚁狮捕食和筑巢行为搜索最优解，通过优化核函数参数和KELM超参数，提高KELM回归预测性能，可应用于各类回归预测任务。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

💥1 概述

ALO-KELM是一种基于蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化核极限学习机（KELM）回归预测的方法。蚁狮算法是一种新兴的优化算法，灵感来自于蚁狮捕食行为。它通过模拟蚁狮的捕食行为和筑巢行为来搜索最优解。在ALO中，蚁狮通过释放信息素和选择路径来吸引猎物，并利用其捕食猎物来提高自身的适应度。

在ALO-KELM方法中，首先使用ALO来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。ALO通过模拟蚁狮的捕食行为和筑巢行为，根据每个蚁狮的适应度值和猎物的适应度值来更新蚁狮的位置和信息素浓度，以寻找最优解。在每次迭代中，根据适应度值的大小和信息素浓度的大小，更新蚁狮的位置和信息素浓度，直到达到停止条件。

在优化过程中，ALO-KELM通过搜索最优的核函数参数和KELM的超参数，进一步提高了KELM的回归预测性能。通过优化核函数参数，可以更好地捕捉输入数据的非线性特征；通过优化KELM的超参数，可以调整模型的复杂度和泛化能力。

基于蚁狮算法优化的核极限学习机回归预测是一种将ALO和KELM相结合的方法，用于提高回归预测的性能和准确度。通过ALO的捕食行为和筑巢行为的模拟，可以优化核函数参数和KELM的超参数，进一步提高KELM的回归预测性能。在实际应用中，ALO-KELM可以应用于各种回归预测任务，并具有较好的性能表现。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]赵晓磊.基于蚁狮算法优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].[2023-10-14].

[2]尹洪红,杨晓文,刘佳鸣,等.一种基于蚁狮优化的极限学习机[J].计算机应用与软件, 2019, 36(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.039.

🌈4 Matlab代码及数据

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Matlab_jiqi的博客
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我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
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布心老混子
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