基于粒子群算法优化的核极限学习机实现数据回归预测附带Matlab代码

基于粒子群算法优化的核极限学习机实现数据回归预测附带Matlab代码

在本文中，我们将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来优化核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）以实现数据回归预测。我们还将提供相应的Matlab代码，以便读者可以实际运行和实验。

首先，我们将简要介绍核极限学习机（KELM）的基本原理。KELM是一种基于极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的改进算法，用于解决回归和分类问题。它的主要思想是将隐含层的权重参数初始化为随机值，然后通过正则化方法来解析性地计算输出层的权重。KELM的一个关键特点是它使用核函数来将输入数据映射到高维特征空间，从而更好地处理非线性关系。

下面是使用Matlab实现KELM的基本代码：

function [beta, train_accuracy, test_accuracy] = KELM