微信小程序网站建设方案,做网站宜宾,超级外链自动发布工具,网站开发技术考题一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶 文章目录 前言一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶 一、HKELM模型1. 极限学习机#xff08;ELM#xff0… 一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶 文章目录 前言一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶 一、HKELM模型1. 极限学习机ELM的基础2. 混合核极限学习机HKELM的原理3. HKELM的流程4. 优势与挑战 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 前言
一行实现88个群智能算法优化混合核极限学习机HKELM的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序全家桶
一、HKELM模型
混合核极限学习机Hybrid Kernel Extreme Learning MachineHKELM是一种改进的极限学习机ELM模型。它结合了多种核函数的优点以提高学习性能和模型的泛化能力。以下是HKELM的详细原理和流程
1. 极限学习机ELM的基础
极限学习机ELM是一种用于训练单隐层前馈神经网络SLFN的算法。ELM的核心思想是
随机化隐层节点在训练过程中隐层节点的权重和偏置是随机生成的不需要进行训练。线性回归训练仅需对输出权重进行训练从而大大加快了训练速度。
ELM的训练流程包括
随机生成隐层节点的权重和偏置。计算隐层输出矩阵。通过最小二乘法求解输出权重。
2. 混合核极限学习机HKELM的原理
HKELM在ELM的基础上引入了多种核函数以提高模型的灵活性和性能。其基本思想是
混合核函数HKELM将多个核函数组合在一起形成一个复合核以更好地拟合复杂的数据分布。优化学习性能通过选择适当的核函数组合HKELM能够提高模型的泛化能力和学习性能。
3. HKELM的流程
HKELM的流程可以分为以下几个步骤 选择混合核函数 选择适当的核函数如线性核、径向基核、多项式核等并定义它们的权重。核函数的选择和组合可以根据具体任务和数据集的特性来决定。 计算混合核矩阵 计算每个核函数在训练数据上的核矩阵。使用加权方式将这些核矩阵合成一个混合核矩阵。 隐层输出矩阵计算 使用混合核函数对输入数据进行映射得到隐层输出矩阵。 训练输出权重 利用隐层输出矩阵和目标输出通过最小二乘法或其他优化方法求解输出权重。 预测与评估 将测试数据输入到训练好的模型中进行预测。对模型进行性能评估如计算预测误差或准确率等指标。
4. 优势与挑战
优势
更强的建模能力混合核函数可以捕捉数据中的更复杂模式提升模型的表现。灵活性高可以根据不同的数据集和任务选择不同的核函数组合。
挑战
核函数选择选择合适的核函数和权重需要一定的经验和调优。计算复杂度混合核的计算可能会增加模型的训练和预测时间特别是在处理大规模数据时。
HKELM通过引入多种核函数的组合试图在保留ELM优点的同时克服其在处理复杂数据时的不足。这使得HKELM在许多实际应用中表现出较强的性能。
二、实验结果
1.88个智能优化算法清单
2.程序内容和执行步骤
main_HKELM.m实现了88个优化算法对HKELM进行优化
HKELM.m实现了基本版本HKELM
两篇参考文献有详细的HKELM混合核极限学习机的原理 可以参考写
算法目录则是88个优化算法
更改红色框的“HO”修改成对应优化算法简称即可
[Bestscore, Bestpos, curve] HO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%河马优化算法
[Bestscore, Bestpos, curve] ZOA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%斑马优化算法 3.部分实验结果
河马优化算法HKELM 斑马优化算法HKELM 4.实验数据 三、核心代码 %% 添加路径
addpath(toolbox\)%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);
rand(state,0); %随机种子 %% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
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, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 获取最优正则化系数 C 和核函数参数 S
Kernel_type1 rbf; %核函数类型1
Kernel_type2 poly; %核函数类型2%% 优化算法参数设置
fun getObjValue; % 目标函数
pop5; % 种群数
Max_iteration20; % 最大迭代次数
ub[5 5 5 5 0.5]; % 优化的参量分别为正则化系数Crbf核函数的核系数S(接下)
lb[1 0.01 0.01 1 0.1]; % 多项式核函数的两个核系数poly1和poly2以及核权重系数w
dim5; % 维度%% 优化算法 仅需修改一行即可
% AFT 阿里巴巴与四十大盗算法2021
% AHA 人工蜂鸟算法2021
% ALO 蚁狮优化算法2015
% AOA 阿基米德优化算法2020
% AROA 吸引-排斥优化算法2024
% AVOA 非洲秃鹫优化算法2021
% BKA 黑翅鸢优化算法2024
% BWOA 黑寡妇优化算法
% BOA 蝴蝶优化算法2019
% C_PSO 横向交叉PSO优化算法
% CDO 切诺贝利灾难优化算法2023
% CGO 混沌博弈优化算法2020
% ChOA 黑猩猩优化算法2020
% COA 小龙虾优化算法2023
% COOT 白骨顶鸡优化算法2021
% CPO 冠豪猪优化算法2024
% CJAYA Jaya优化算法2016
% CSA 合作优化算法2021
% DA 蜻蜓优化算法2016
% DBO 蜣螂优化算法2022
% DCS 差异创意搜索优化算法2024
% DMOA 侏儒猫鼬优化算法2022
% DOA 野狗优化算法2021
% EWOA 增强型鲸鱼优化算法
% EO 平衡优化算法2020
% EVO 能量谷优化算法2023
% FDA 法医调查优化算法2020
% FOX 狐狸有护士算法2022
% FSA 火烈鸟搜索算法2021
% GA 遗传优化算法1962
% GAO 巨型犰狳优化算法2023
% GAPSO 遗传粒子群优化算法
% GCRA 蔗鼠优化算法2024
% GEO 金鹰优化算法2020
% GJO 金豺优化算法2022
% GO_It 增长优化算法2023
% GO_FEs 增长优化算法2023
% GoldSA 黄金正弦算法2017
% GOOSE 鹅优化算法2024
% GRO 淘金优化器2023
% GTO 珍鲹优化算法2022
% GWO 灰狼优化算法2014
% HO 河马优化算法2024
% HHO 哈里斯鹰优化算法2019
% HGS 饥饿游戏搜索优化算法2020
% JS 水母搜索算法2020
% JSOA 跳蜘蛛优化算法2021
% KOA 开普勒优化算法2023
% LEA 爱情进化算法2024
% LPO 肺功能优化算法2024
% MFO 飞蛾扑火优化算法2015
% MGO 山岭羊优化算法2022
% MPA 海洋捕食者算法2020
% MVO 多元宇宙优化算法2016
% NGO 北方苍鹰优化算法2022
% NRBO 牛顿-拉夫逊优化算法2024
% O_RIME 横向交叉霜冰优化算法2023
% PO 鹦鹉优化算法2024
% POA 鹈鹕优化算法2022
% PSA PID搜索优化算法2024
% PSO 粒子群优化算法1995
% RBMO 红嘴蓝鹊优化算法2024
% RIME 霜冰优化算法2023
% RUN 龙格库塔优化算法2021
% SA 模拟退火算法1983
% SAO 雪消融优化算法2023
% SABO 减法平均优化算法2023
% SCA 正余弦优化算法2016
% SFO 旗鱼优化算法2019
% SHO 海马优化算法2022
% SMA 黏菌优化算法2020
% SO 蛇算法优化算法2022
% SS(SSA) 樽海鞘优化算法2017
% SSA 麻雀优化算法2020
% WHO 野马优化算法2021
% WOA 鲸鱼优化算法2016
% WSO 白鲨优化算法2022
% ZOA 斑马优化算法2022
%% 仅需要把优化算法的名称进行修改即可 此处是
% [Best_score, Best_pos, curve] HO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
[Best_score, Best_pos, curve] ZOA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
四、代码获取
私信即可
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
