哈里斯鹰算法优化最小二乘孪生极限学习机附Matlab代码

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🔥 内容介绍

最小二乘孪生极限学习机（Least Squares Twin Extreme Learning Machine, LSTELM）作为一种改进型神经网络，融合了孪生支持向量机的双超平面思想与极限学习机的快速训练特性，在分类（如故障诊断、图像识别）与回归（如数据预测、参数估计）任务中展现出训练速度快、泛化能力强的优势。然而，LSTELM 的性能高度依赖核心参数（如隐含层神经元数量、正则化参数、核函数参数）的选择，传统参数优化方法（如网格搜索、随机搜索）存在 “寻优效率低、易陷入局部最优、过度依赖经验” 等问题，导致模型在复杂数据任务中难以发挥最佳性能。

哈里斯鹰算法（Harris Hawks Optimization, HHO）作为 2019 年提出的新型群智能优化算法，模拟哈里斯鹰 “搜索 - 包围 - 突袭” 的捕猎行为，具有全局寻优能力强、收敛速度快、参数设置少的特点。将 HHO 用于优化 LSTELM 的核心参数，构建 “HHO-LSTELM” 模型，可有效解决 LSTELM 的参数优化难题，进一步提升模型在分类与回归任务中的精度与稳定性。本文从模型设计逻辑、HHO 优化机制、构建流程及实例验证展开，全面解析 HHO-LSTELM 模型的创新价值与实践路径。

一、LSTELM 的核心特性与参数优化痛点

1.1 LSTELM 的核心特性与工作原理

LSTELM 是在孪生极限学习机（TELM）基础上改进的模型，通过最小二乘方法求解输出权重，简化训练过程，其核心特性与工作原理如下：

（1）核心特性

• 双超平面分类思想：借鉴孪生支持向量机（TWSVM），构建两个非平行超平面，分别对应两类样本，通过最小化样本到超平面的距离实现分类，相比传统 ELM 的单超平面，更适用于非线性可分数据；

• 最小二乘快速求解：采用最小二乘方法替代 TELM 的二次规划求解，避免复杂的优化计算，训练速度比 TELM 提升 30%-50%，同时保持较高的分类 / 回归精度；

• 核函数适配性强：支持线性核、RBF 核、多项式核等多种核函数，可通过核函数映射将线性不可分数据转换到高维特征空间，提升非线性拟合能力。

⛳️ 运行结果

方根误差: 0.491 ℃, 平均绝对误差: 0.374 ℃, 决定系数: 0.9821

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 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

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