【ACO-KELM预测】基于蚁群算法优化核极限学习机回归预测研究（matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

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💥1 概述

ACO-KELM是一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）优化核极限学习机（KELM）回归预测的方法。蚁群算法是一种仿生优化算法，灵感来自于蚂蚁寻找食物的行为。它通过模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素和选择路径的行为来搜索最优解。在ACO中，蚂蚁根据信息素浓度和路径长度来选择下一步的移动方向，从而找到最优解。

在ACO-KELM方法中，首先使用ACO来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。ACO通过模拟蚂蚁释放信息素和选择路径的行为，根据每个个体的适应度值来更新信息素浓度和路径选择概率，以寻找最优解。在每次迭代中，根据信息素浓度和路径选择概率，更新信息素和路径选择，直到达到停止条件。

在优化过程中，ACO-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。

基于蚁群算法优化的核极限学习机回归预测是一种将ACO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ACO的全局搜索和自适应调整参数的能力，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，ACO-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

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[1]曹博,汪帅,宋丹青,等.基于蚁群算法优化极限学习机模型的滑坡位移预测[J].水资源与水工程学报, 2022(002):033.

🌈4 Matlab代码及数据