分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

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分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

文章目录

  • 前言
    • 分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM
  • 一、SSA-KELM模型
      • SSA-KELM 分类预测的详细原理和流程
        • 1. 核极限学习机(KELM)概述
        • 2. 麻雀搜索算法(SSA)概述
        • 3. SSA-KELM 分类预测的流程
      • 总结
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结


前言

分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

一、SSA-KELM模型

SSA-KELM 分类预测的详细原理和流程

1. 核极限学习机(KELM)概述

核极限学习机(KELM)是极限学习机(ELM)的扩展,通过核函数映射到高维空间以增强模型的非线性处理能力。主要步骤如下:

  • 选择和设计核函数:选择适当的核函数,如高斯径向基核、多项式核等。
  • 计算隐层节点输出矩阵:通过核函数将输入数据映射到高维特征空间。
  • 求解输出权重:使用最小二乘法确定输出层的权重。
2. 麻雀搜索算法(SSA)概述

麻雀搜索算法(SSA)是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法,包括以下步骤:

  • 初始化:随机生成麻雀种群的位置(解)。
  • 适应度评估:计算每个解的适应度值。
  • 觅食行为模拟:根据食物源(最佳解)和其他麻雀的位置更新个体位置。
  • 位置更新:通过不同的觅食策略(如局部搜索、全局搜索)更新麻雀的位置。
  • 迭代:重复上述过程,直到满足停止条件。
3. SSA-KELM 分类预测的流程
  1. 初始化 SSA

    • 随机生成一组麻雀的位置,每个位置代表 KELM 模型中的核函数参数或其他超参数。
  2. 定义适应度函数

    • 训练 KELM 模型,并评估其在验证集上的分类性能(如准确率、F1 分数)。适应度函数通常为 KELM 在验证集上的分类性能。
  3. 评估适应度

    • 对每只麻雀的位置(即 KELM 的超参数)进行训练和验证,计算其适应度值。
  4. 模拟觅食行为

    • 根据当前最优解(最佳食物源)和其他麻雀的位置,模拟觅食行为,包括局部搜索和全局搜索。更新每只麻雀的位置以优化 KELM 的超参数。
  5. 位置更新

    • 利用 SSA 的觅食行为规则更新每只麻雀的位置。通过这些更新找到最优的 KELM 超参数组合。
  6. 迭代

    • 通过反复的适应度评估和位置更新,不断优化 KELM 的超参数配置。每次迭代后更新当前最优解,直到达到终止条件(如最大迭代次数)。
  7. 最终模型

    • 使用经过 SSA 优化的 KELM 超参数训练最终的 KELM 模型。对该模型进行测试集评估,验证其分类预测性能。

总结

SSA-KELM 结合了麻雀搜索算法和核极限学习机,通过 SSA 优化 KELM 的超参数,提升了分类模型的性能。SSA 提供了全局搜索的机制来寻找最优超参数,而 KELM 利用核函数增强模型的非线性处理能力,从而提高分类预测的准确性。

二、实验结果

SSA-KELM分类结果
在这里插入图片描述

KELM分类结果
在这里插入图片描述

三、核心代码


%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  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 = T_train;
t_test  = T_test;%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

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LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–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

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