【KELM回归预测】基于天鹰算法优化核极限学习AO-KELM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/136097491

✅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

摘要

瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。本文提出了一种基于天鹰算法优化核极限学习机（AO-KELM）的多输入单输出（MISO）瓦斯浓度预测模型。该模型首先利用天鹰算法对核极限学习机的参数进行优化，然后利用优化后的核极限学习机对瓦斯浓度进行预测。实验结果表明，该模型能够有效提高瓦斯浓度预测的精度和鲁棒性。

1. 引言

瓦斯是煤矿中常见的一种可燃性气体，其浓度过高会引发瓦斯爆炸事故。因此，瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。目前，瓦斯浓度预测的方法主要有：物理模型法、统计模型法和机器学习法。

物理模型法是基于瓦斯扩散和流动规律建立的数学模型，能够准确地预测瓦斯浓度。但是，物理模型法需要大量的参数，并且计算复杂。

统计模型法是基于历史数据建立的统计模型，能够快速地预测瓦斯浓度。但是，统计模型法对数据的质量和数量要求较高，并且不能很好地处理非线性数据。

机器学习法是近年来发展起来的一种新的瓦斯浓度预测方法。机器学习法能够自动地从数据中学习知识，并且能够很好地处理非线性数据。因此，机器学习法具有较好的预测精度和鲁棒性。

2. 基于天鹰算法优化核极限学习机（AO-KELM）模型

核极限学习机（KELM）是一种基于核函数的单隐层前馈神经网络。KELM具有较好的预测精度和鲁棒性，并且能够快速地进行训练。但是，KELM的参数对预测精度有较大的影响。因此，需要对KELM的参数进行优化。

天鹰算法是一种基于天鹰捕食行为的优化算法。天鹰算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，并且能够快速地收敛。因此，天鹰算法非常适合用于优化KELM的参数。

AO-KELM模型的训练过程如下：

初始化天鹰算法的参数。
对KELM的参数进行编码。
将编码后的KELM参数作为天鹰算法的种群。
对天鹰算法进行迭代。
在每次迭代中，对天鹰算法的种群进行评估。
选择适应度最高的个体作为新的种群。
重复步骤4-6，直到天鹰算法收敛。
将天鹰算法收敛后的个体解码，得到优化后的KELM参数。
利用优化后的KELM参数对瓦斯浓度进行预测。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );