基于Matlab的鲸鱼算法WOA优化混合核极限学习机KELM回归预测

基于Matlab的鲸鱼算法WOA优化混合核极限学习机KELM回归预测

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）是一种基于自然进化启发的智能优化算法，在解决复杂问题中展现了良好的性能。而混合核极限学习机（Hybrid Kernel Extreme Learning Machine，简称KELM）是一种高效的机器学习算法，广泛应用于回归预测任务中。本文将结合Matlab编程，介绍如何利用WOA算法优化KELM模型进行回归预测。

一、鲸鱼算法WOA

鲸鱼算法是由Mirjalili等人于2016年提出的，灵感来源于鲸鱼群体的觅食行为。该算法通过模拟鲸鱼的搜索策略来寻找最优解。在WOA算法中，每只鲸鱼代表一个潜在解，整个鲸鱼群体不断迭代以逐渐优化目标函数。WOA算法主要包含以下几个步骤：

1. 初始化：设定鲸鱼的初始位置及速度。
2. 更新位置和跃迁率：根据目标函数值更新鲸鱼的位置，并计算跃迁率。
3. 更新速度和位置：根据更新后的跃迁率更新鲸鱼的速度和位置。
4. 边界约束：对鲸鱼的位置进行边界约束处理，确保鲸鱼在合理范围内移动。
5. 选择最优解：根据适应度函数值选择最优解。

二、混合核极限学习机KELM

混合核极限学习机是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要思想是通过非线性映射将输入样本转换到高维特征空间，并利用线性模型进行预测。KELM的训练过程包括以下几个步骤：

1. 初始化随机权重：设置输入层到隐藏层之间的随机权重矩阵。
2. 构建特征映射矩阵：根据输入样本和核函数，计算特征映射矩阵。
3. 计算输