分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序

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分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序

文章目录

前言
- 分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序
一、HHO-HKELM模型
- - HHO-HKELM 分类预测的详细原理和流程
  - - 1. **混合核极限学习机（HKELM）概述**
    - 2. **哈里斯鹰优化算法（HHO）概述**
    - 3. **HHO-HKELM 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|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序

一、HHO-HKELM模型

HHO-HKELM 分类预测的详细原理和流程

1. 混合核极限学习机（HKELM）概述

极限学习机（ELM）是一种单隐层前馈神经网络，其训练过程非常高效，主要包括以下步骤：

随机生成隐藏层节点的权重和偏置。
计算隐层节点输出矩阵。
通过最小二乘法确定输出权重。

HKELM 是 ELM 的一种扩展，通过使用混合核函数来增强模型的表达能力。核函数的选择影响模型的非线性映射能力，混合核函数结合了多个核函数的优点。

2. 哈里斯鹰优化算法（HHO）概述

哈里斯鹰优化（HHO）是一种模拟哈里斯鹰捕猎行为的优化算法，主要包括以下步骤：

初始化鹰的种群：随机生成鹰的位置作为初始解。
评估适应度：根据目标函数计算每个解的适应度。
模拟鹰的行为：包括搜索猎物、围捕猎物和攻击猎物的行为。
更新位置：通过模拟捕猎行为来更新每只鹰的位置。
迭代：重复行为模拟和位置更新的过程，直到满足终止条件（如最大迭代次数或适应度阈值）。

3. HHO-HKELM 分类预测的流程

初始化 HHO：
- 随机生成一组哈里斯鹰的位置，每个位置代表 HKELM 模型中的核函数参数或其他超参数。
定义适应度函数：
- 使用 HKELM 模型训练数据，并计算分类性能指标（如准确率、F1 分数等）。适应度函数通常为 HKELM 在验证集上的分类性能指标。
评估适应度：
- 对每只鹰的位置（即 HKELM 的超参数）进行训练和验证，计算其适应度值。
模拟鹰的行为：
- 根据当前最优解（猎物）和其他较优解的位置信息，模拟鹰的行为（如包围、攻击），更新每只鹰的位置。更新过程会调整 HKELM 的超参数，以优化分类性能。
更新位置：
- 利用 HHO 算法的规则来更新每只鹰的位置，寻找最优的 HKELM 超参数组合。
迭代：
- 重复适应度评估和位置更新的过程，逐步优化 HKELM 的超参数配置。每次迭代后更新当前最优解，直到满足终止条件。
最终模型：
- 使用经过 HHO 优化的 HKELM 超参数训练最终的 HKELM 模型。将该模型用于分类预测，并在测试集上进行评估。

总结

HHO-HKELM 结合了哈里斯鹰优化算法和混合核极限学习机，通过 HHO 优化 HKELM 的超参数，增强了分类模型的性能和泛化能力。HHO 提供了一个全局搜索机制来寻找最优超参数，而 HKELM 利用混合核函数提高了模型的表达能力，从而提升分类预测的准确性。

二、实验结果

HHO-HKELM实验结果
在这里插入图片描述

HKELM实验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 30米

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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