基于MATLAB的粒子群算法优化混合核极限学习机（KELM）的回归预测

最新推荐文章于 2023-10-18 19:28:30 发布

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文章标签：算法 matlab 回归

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本文介绍了如何使用MATLAB结合粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（KELM）进行回归预测。首先导入数据，然后实现KELM模型，选择高斯核函数，并通过PSO优化隐藏层权重，最终完成回归预测任务。

基于MATLAB的粒子群算法优化混合核极限学习机（KELM）的回归预测

本文将介绍如何使用MATLAB编写粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来优化混合核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）进行回归预测。KELM是一种基于极限学习机（ELM）的非线性回归模型，通过引入核函数处理非线性问题。

首先，我们需要导入数据集。假设我们有一个包含输入特征向量（X）和对应输出（Y）的数据集。可以使用MATLAB中的csvread函数导入CSV格式的数据集文件，并将其分割为输入向量X和输出向量Y。

data = csvread('dataset.csv');
X = data(:

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基于MATLAB的粒子群算法优化混合核极限学习机（KELM）回归预测

ByteProwl的博客

09-15

217

然而，KELM模型的性能很大程度上取决于核函数的选择和参数的调整。为了改进KELM模型的预测性能，我们可以利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来自动优化KELM模型中的核函数和参数。通过将粒子群算法与KELM模型相结合，我们可以通过自动优化核函数和参数来提高KELM模型的回归预测性能。接下来，我们需要实现粒子群算法来优化KELM模型中的核函数和参数。在上述代码中，我们首先定义了粒子的数据结构，包括位置和速度。函数计算粒子的适应度，即KELM模型的预测性能。

MATLAB中基于哈里斯鹰算法优化的KELM回归预测

CyberLynxO的博客

09-12

216

通常情况下，这些参数是随机初始化的，而哈里斯鹰算法可以帮助我们优化这些参数，从而提高模型的性能。通常情况下，这些参数是随机初始化的，而哈里斯鹰算法可以帮助我们优化这些参数，从而提高模型的性能。然后，我们使用哈里斯鹰算法对KELM模型进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。然后，我们使用哈里斯鹰算法对KELM模型进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。这个模型可以用于各种回归任务，如股票预测、房价预测MATLAB中基于哈里斯鹰算法优化的KELM回归预测。

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Matlab实现基于哈里斯鹰算法优化的KELM回归预测

uote_e的博客

07-16

151

为了解决这个问题，我们可以利用哈里斯鹰算法对KELM模型进行优化。本文介绍了如何使用Matlab实现基于哈里斯鹰算法优化的KELM回归预测，并提供了相应的源代码。通过将哈里斯鹰算法与KELM结合，我们可以获得更好的预测性能，从而在实际问题中应用机器学习技术取得更好的效果。我们可以使用predict函数对测试集进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的误差指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。KELM是对传统ELM进行优化的方法，其核心思想是通过选择合适的隐含节点数来提高模型的预测性能。

基于核极限学习机KELM的数据预测Matlab实现

与其临渊羡鱼,不如退而结网

06-27

418

本文介绍了KELM算法的原理和Matlab实现，通过代码实现了基于KELM的数据预测。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择不同的核函数和模型参数来优化KELM算法的性能。在现代数据分析与建模中，数据预测是一个重要的任务。KELM是一种基于感知器的机器学习算法，在训练过程中使用随机生成的权重和偏置来训练感知器。与传统的感知器算法不同的是，KELM使用核函数对输入数据进行映射，从而可以处理非线性的数据预测问题。（2）分割数据集：将数据集分为训练集和测试集，通常将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。

Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）

最新发布

02-27

1.Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）优化的参量分别为：正则化系数C，rbf核函数的核系数S。 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

【回归预测】基于matlab粒子群算法优化混合核极限学习机KELM回归预测【含Matlab源码 JQ002期】

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05-02

1815

粒子群算法优化混合核极限学习机KELM回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

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02-14

216

粒子群算法优化混合核极限学习机KELM回归预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

【KELM分类】基于matlab粒子群算法优化核极限学习机PSO-KELM数据分类【含Matlab源码 3240期】

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10-18

191

粒子群算法优化核极限学习机PSO-KELM数据分类完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

Matlab粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

qq_59747472的博客

09-08

206

随着大数据时代的到来，数据分类成为了许多领域中的重要任务。在机器学习领域，有许多经典的算法被用于解决数据分类问题，例如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。然而，这些算法在处理大规模数据时往往面临着计算复杂度高、训练时间长等问题。为了解决这些问题，一种新的机器学习算法——核极限学习机（KELM）被提出。核极限学习机是一种单层前馈神经网络，它利用随机生成的隐藏层节点和固定的输出权重来近似最优解。相比于传统的神经网络算法，KELM具有训练速度快、计算复杂度低等优势。

【Kelm分类】基于遗传算法优化核极限学习机实现数据分类附matlab代码

qq_59747472的博客

03-19

640

1 简介为了提高核极限学习机(KELM)数据分类的精度,提出了遗传算法(GA)的KELM分类器参数优化方法(GA-KELM),将CV训练所得多个模型的平均精度作为GA的适应度评价函数,为KELM的参数优化提供评价标准,用获得GA优化最优参数的KELM算法进行数据分类.利用UCI中数据集进行仿真. 2 部分代码 %清空运行空间clc;clear;close all;wmax=0.9;wmin=0;%速度的上限及下限itmax=50;%迭代代数%速度更新参数c1=2;c2=2;for iter=1:

ELM 极限学习机的核函数 MATLAB程序_用于深入研究和改进极限学习机_elm_kernel

03-31

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】资源名：ELM 极限学习机的核函数 MATLAB程序_用于深入研究和改进极限学习机_elm_kernel 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员

核极限学习机

03-30

极限学习机引入核思想保障了一个更好的泛化性能类似于SVM 但是比SVM更好的泛化能力

麻雀搜算算法（SSA）优化核极限学习机（KELM）分类MATLAB程序

04-30

新算法，麻雀搜算算法（SSA）优化核极限学习机（KELM）分类MATLAB程序可直接用于故障诊断等问题，只需要更换excel文件名即可换成自己的数据运行，内含两种PCA降维程序，保留指定主成分或指定成分个数，可直接提取降维后的特征向量并画主成分贡献率柱状图。麻雀搜索算法( sparrow search algorithm, SSA)在2020年，是受麻雀觅食行为和反捕食行为启发而由Xue等[提出的一种新型群体智能优化算法。搜索过程可抽象为发现者-加入者-警戒者模型。发现者拥有更广阔的搜索范围，负责引导种群觅食，加入者跟随发现者觅食，警戒者负责侦查预警，一旦发现威胁，便放弃当前食物而移动到新的位置。因为ELM中的输人权重w和隐含神经元阈值b是随机产生，算法效果不稳定，所以之后Huang等为了算法的准确性和稳定性，又在算法中引人了核参数，使其代替ELM的随机特征映射，形成核极限学习机（kernel extreme learning machine，KELM）算法。本程序利用麻雀搜索算法对核极限学习机的两项参数：核参数及正则化系数进行优化，可以输出混淆矩阵，迭代曲线。

【Kelm分类】基于遗传算法优化核极限学习机实现数据分类附matlab代码.zip

04-01

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

极限学习机的matalb代码实现

03-20

极限学习机用于回归或分类的matalb代码实现

基于核极限学习机(KELM)的时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

机器学习-深度学习

05-18

228

基于核极限学习机(KELM)的时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

【预测模型】基于哈里斯鹰算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码

qq_59747472的博客

09-08

111

本文将介绍一种新的SLFN的算法，极限学习机，该算法将随机产生输入层和隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层的神经元的个数，便可以获得唯一最优解，与传统的训练方法相比，该方法具有学习速率快、泛化性能好等优点。典型的单隐层前馈神经网络如上图所示，输入层与隐含层，隐含层与输出层之间是全连接的。输入层的神经元的个数是根据样本的而特征数的多少来确定的，输出层的神经元的个数是根据样本的种类数来确定的设隐含层神经元的阈值 b为：当隐层神经元的个数和样本数相同时（10）式有唯一

【预测模型】基于粒子群算法优化核极限学习机实现数据预测matlab代码

qq_59747472的博客

01-02

769

1 简介煤与瓦斯突出是煤矿煤炭生产过程中面临的主要动力灾害之一。研究表明,在有发生煤与瓦斯突出的矿井中,煤层均发育一定程度的构造煤,且构造煤厚度越大,瓦斯突出的危险性越严重。因此,如果能够准确预测出煤层中构造煤的厚度,将对煤矿的安全管理和煤层气的开发与利用起到至关重要的作用。针对目前构造煤厚度预测方法精度不高的问题,提出利用粒子群算法优化极限学习机的方法来对构造煤厚度进行预测。首先,利用主成分分析技术对三维地震属性进行降维处理,在降低地震属性维数的同时,消除变量之间的相关性;之后,构建了基于全局多项式核

预测算法系列5—核极限学习机KELM及其实现(Matlab)

sfejojno的博客

08-13

3545

回归：分类：在上一篇文章中我介绍了极限学习机ELM的实现和优化，极限学习机虽然具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点，但在比较复杂的分类、回归等非线性模式识别任务往往需要更多的隐层神经元，导致网络的结构非常复杂。Huang等人[1]将核函数引入到ELM中，提出了基于核方法的KELM(Kernel ELM)算法，该方法不需要显式地定义映射函数，也不需要设置隐层神经元个数，从而节省了隐层神经元个数优化的时间。