【DKELM回归预测】基于matlab灰狼算法优化深度核学习极限学习机GWO-DKELM数据回归预测【含Matlab源码 3730期】

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⛄一、灰狼算法优化深度核学习极限学习机GWO-DKELM数据回归预测

在当今的数据科学和机器学习领域，回归分析一直是一个重要的课题。回归分析的目标是通过对已知数据的分析来建立一个数学模型，从而预测未知数据的结果。在这个过程中，如何选择合适的模型和算法对于预测的准确性至关重要。

近年来，深度学习技术在回归预测中取得了显著的成就。而极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习算法，具有快速训练和良好的泛化能力，因此在回归分析中备受关注。然而，传统的ELM算法在处理复杂数据集时存在着一定的局限性，因此需要进一步改进和优化。

在这种背景下，研究人员提出了一种基于灰狼算法（GWO）改进的深度核学习极限学习机（DKELM）算法，用于实现数据回归预测。该算法结合了灰狼算法的优化能力和深度核学习的特征提取能力，能够在处理复杂数据集时取得更好的预测效果。

首先，让我们来了解一下灰狼算法。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，通过模拟灰狼群体的捕食行为来寻找最优解。与传统的优化算法相比，灰狼算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力，因此在解决复杂问题时具有一定的优势。

接下来，让我们来介绍一下深度核学习。深度核学习是一种结合了深度学习和核学习的新型机器学习方法，能够通过多层次的特征提取和非线性映射来实现对复杂数据的建模和预测。与传统的深度学习方法相比，深度核学习在处理非线性数据时具有更好的表达能力和泛化能力。

基于以上的理论基础，研究人员将灰狼算法和深度核学习相结合，提出了GWO-DKELM算法用于数据回归预测。该算法首先利用灰狼算法对深度核学习极限学习机的参数进行优化，然后通过多层次的特征提取和非线性映射来实现对数据的回归预测。实验结果表明，GWO-DKELM算法在处理复杂数据集时能够取得更好的预测效果，相比传统的ELM算法具有更高的准确性和稳定性。

综上所述，基于灰狼算法改进的深度核学习极限学习机（GWO-DKELM）算法在数据回归预测中具有很大的潜力。未来，我们可以进一步探索该算法在其他机器学习任务中的应用，并不断优化和改进算法，以满足实际问题的需求。希望通过不懈的努力，能够将GWO-DKELM算法推广到更多的领域，为机器学习和数据科学的发展做出贡献。

⛄二、部分源代码

%% 基于灰狼算法优化的深度极限学习机DLM的预测算法
clear;clc;close all;
%% 导入数据
load data
%训练集——400个样本
P_train=input(:,(1:550));
T_train=output((1:550));
% 测试集——200个样本
P_test=input(:,(250:350));
T_test=output((250:350));
%% 归一化
% 训练集
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train,0,1);
Pn_test = mapminmax(‘apply’,P_test,inputps);
% 测试集
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train,0,1);
Tn_test = mapminmax(‘apply’,T_test,outputps);

%所有的数据输入类型应该为 N*dim，其中N为数据组数，dim为数据的维度
Pn_train = Pn_train’;
Pn_test = Pn_test’;
Tn_train = Tn_train’;
Tn_test = Tn_test’;

%% DELM参数设置
ELMAEhiddenLayer = [2,3];%ELM—AE的隐藏层数，[n1,n2,…,n],n1代表第1个隐藏层的节点数。
ActivF = ‘sig’;%ELM-AE的激活函数设置
C = inf; %正则化系数
%% 优化算法参数设置：
%计算权值的维度
dim = ELMAEhiddenLayer(1)*size(Pn_train,2);
if length(ELMAEhiddenLayer)>1
for i = 2:length(ELMAEhiddenLayer)
dim = dim + ELMAEhiddenLayer(i)*ELMAEhiddenLayer(i-1);
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵侃,师芸,牛敏杰,王虎勤.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报. 2022(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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