基于麻雀算法优化混合核极限学习机HKELM的Adaboost分类预测附matlab代码，SSA-HKELM-Adaboost分类预测

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

今天我们将介绍一个新的机器学习算法——基于麻雀算法优化混合核极限学习机（HKELM）的Adaboost分类预测。这个算法结合了麻雀算法和HKELM，以提高分类预测的准确性和效率。

首先，让我们简要介绍一下麻雀算法。麻雀算法是一种基于自然界麻雀群体行为的启发式优化算法。通过模拟麻雀在觅食、迁徙和群体行为中的策略，麻雀算法能够有效地寻找最优解。这种算法已经在许多优化问题中取得了很好的效果。

而HKELM是一种混合核极限学习机，它结合了核技巧和极限学习机的优点，能够在处理非线性分类问题时取得很好的效果。HKELM通过选择合适的核函数和隐含节点数，能够有效地拟合复杂的数据分布。

现在，让我们来看看基于麻雀算法优化的HKELM的Adaboost分类预测是如何工作的。首先，我们使用麻雀算法来优化HKELM的参数，包括选择最优的核函数和隐含节点数。通过这种方式，我们能够得到一个更加精确的HKELM模型。

接下来，我们将使用Adaboost算法来提高分类预测的准确性。Adaboost是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更加强大的分类器。在这种情况下，我们将HKELM作为弱分类器，通过Adaboost算法来提高其分类性能。

通过将麻雀算法、HKELM和Adaboost算法结合起来，我们能够得到一个更加准确和高效的分类预测模型。这种方法不仅能够提高分类的准确性，还能够加快分类的速度，适用于处理大规模和复杂的数据集。

总之，基于麻雀算法优化的HKELM的Adaboost分类预测是一种新颖而有效的机器学习算法。它结合了麻雀算法、HKELM和Adaboost算法的优点，能够在分类预测问题中取得很好的效果。希望这种算法能够在实际应用中发挥重要作用，为各种领域的数据分析和决策提供帮助。

📣 部分代码

​function Yhat = ApplyGMDH(gmdh, X)​    nLayer = numel(gmdh.Layers);​    Z = X;    for l=1:nLayer        Z = GetLayerOutput(gmdh.Layers{l}, Z);    end    Yhat = Z;    end​function Z = GetLayerOutput(L, X)        m = size(X,2);    N = numel(L);    Z = zeros(N,m);        for k=1:N        vars = L(k).vars;        x = X(vars,:);        Z(k,:) = L(k).f(x);    end​end

⛳️ 运行结果

​​

🔗 参考文献

[1] 付文华.基于改进混合核极限学习机的燃煤锅炉NOx排放预测[D].太原理工大学[2023-12-20].

[2] 范君,王新,徐慧.粒子群优化混合核极限学习机的构造煤厚度预测方法研究[J].计算机应用, 2018, v.38；No.334(06):300-305+310.

[3] 张超虎,陈平安,孙运全.基于麻雀搜索算法优化混合核极限学习机的变压器故障诊断方法:CN202210584876.X[P].CN202210584876.X[2023-12-20].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合