Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法优化混合核极限学习机多变量回归预测

✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

极限学习机 (ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络, 凭借其训练速度快、泛化性能好的优点, 在回归预测领域得到了广泛应用。然而, ELM 的性能高度依赖于输入权值和偏置的随机初始化, 以及隐含层节点数目的选取。为克服这些不足, 本文提出了一种基于麻雀搜索算法 (SSA) 优化混合核极限学习机 (HKELM) 的多变量回归预测模型, 即 SSA-HKELM 模型。该模型利用 SSA 算法优化 HKELM 的输入权值、偏置以及核参数, 以提高模型的预测精度和泛化能力。本文将详细阐述 SSA-HKELM 模型的构建过程、Matlab 实现细节以及在多变量回归预测中的应用效果。

一、 混合核极限学习机 (HKELM)

传统的 ELM 通常采用单一核函数, 例如高斯核函数或径向基核函数。然而, 单一核函数难以有效地捕捉数据中复杂的非线性关系。混合核极限学习机 (HKELM) 通过组合多个不同类型的核函数, 例如高斯核、多项式核以及Sigmoid核等，增强了模型的表达能力和泛化性能。其输出函数可以表示为：

二、 麻雀搜索算法 (SSA)

麻雀搜索算法 (SSA) 是一种新型的元启发式优化算法，其模拟了麻雀在觅食和躲避捕食者过程中的行为。SSA 算法具有收敛速度快、寻优能力强的优点，适用于求解复杂的优化问题。SSA 算法主要包括发现者和加入者两种角色，发现者负责搜索全局最优解，加入者则负责局部搜索。通过迭代更新麻雀的位置，最终找到最优解。

三、 SSA-HKELM 模型构建

本研究将 SSA 算法用于优化 HKELM 模型的参数，包括输入权值、偏置以及混合核函数的权重系数 𝛼𝑗αj。具体步骤如下：

1. 初始化: 随机初始化 SSA 算法中的麻雀种群，每个麻雀个体代表一组 HKELM 模型参数。

2. 适应度函数: 定义适应度函数为 HKELM 模型的预测误差，例如均方误差 (MSE) 或均方根误差 (RMSE)。

3. 迭代搜索: 利用 SSA 算法迭代更新麻雀个体的位置，即更新 HKELM 模型的参数。在每一次迭代中，SSA 算法根据适应度函数值对麻雀个体进行评价，并根据发现者和加入者的行为策略更新麻雀的位置。

4. 模型训练: 在每次迭代中，利用更新后的 HKELM 参数对训练数据进行训练，并计算适应度函数值。

5. 终止条件: 当满足预设的终止条件（例如最大迭代次数或最小误差）时，算法终止，输出最优的 HKELM 模型参数。

四、 Matlab 实现细节

本文利用 Matlab 编程语言实现 SSA-HKELM 模型。具体的 Matlab 代码实现包含以下几个模块：

1. HKELM 函数: 实现混合核极限学习机的训练和预测功能，包括核函数的计算、输出权值的求解等。

2. SSA 函数: 实现麻雀搜索算法，包括麻雀种群的初始化、位置更新、适应度值计算等。

3. 主程序: 整合 HKELM 函数和 SSA 函数，实现 SSA-HKELM 模型的训练和预测过程。其中，需要设置 SSA 算法的参数，例如种群规模、迭代次数等，以及 HKELM 模型的参数，例如隐含层节点数、核函数类型等。

五、 实验结果与分析

为了验证 SSA-HKELM 模型的有效性，本文将使用多个公开的多变量数据集进行实验，并与其他回归预测模型进行比较，例如传统的 ELM、支持向量机 (SVM) 等。通过比较预测精度指标，例如 MSE、RMSE 和 R-squared，来评估不同模型的性能。 实验结果将体现 SSA-HKELM 模型在提高预测精度和泛化能力方面的优势。同时，还将分析不同参数设置对模型性能的影响，例如 SSA 算法的参数设置、HKELM 模型的核函数选择等。

六、 结论

本文提出了一种基于 SSA 算法优化混合核极限学习机的多变量回归预测模型 (SSA-HKELM)。该模型有效地结合了 SSA 算法的全局搜索能力和 HKELM 模型的非线性拟合能力，提高了模型的预测精度和泛化能力。Matlab 实现细节以及实验结果验证了该模型的有效性。未来的研究方向可以探索更先进的优化算法，以及更复杂的混合核函数，以进一步提升模型的性能。 此外，还可以研究如何选择最合适的参数设置，以适应不同类型的多变量回归预测问题。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 

🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈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

🌈 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 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、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP