【HHO-KELM预测】基于哈里斯鹰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

原创最新推荐文章于 2025-12-22 09:47:08 发布 · 45 阅读

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#算法 #回归 #matlab

本文介绍了一种结合哈里斯鹰优化算法(HHO)和核极限学习机(KELM)的回归预测方法，通过优化核函数参数和超参数，提高预测性能和准确性。HHO模仿鹰的捕食行为进行全局搜索，适用于各种回归任务。

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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

基于哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization，HHO）优化的核极限学习机（KELM）回归预测是一种将HHO和KELM相结合的方法，用于提高回归预测的性能和准确度。

HHO是一种仿生优化算法，灵感来自于哈里斯鹰的捕食行为。它通过模拟哈里斯鹰群体的捕食行为来搜索最优解。在HHO中，哈里斯鹰根据其适应度值和位置来调整其速度和位置，以寻找最优解。通过不断迭代的过程，HHO能够全局搜索和自适应调整参数，从而优化复杂的非线性问题。

在HHO-KELM方法中，首先使用HHO来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。HHO通过模拟哈里斯鹰的捕食行为，根据每个个体的适应度值来更新个体的位置和速度，以寻找最优解。在每次迭代中，根据适应度值的大小，更新个体的位置和速度，直到达到停止条件。

在优化过程中，HHO-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。

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机回归预测是一种将HHO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HHO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，HHO-KELM可以应用于各种回归预测任务，并具有较好的性能表现。