【KELM回归预测】基于蝴蝶算法优化核极限学习机MBA-KELM实现数据回归预测附matlab代码

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❤️ 内容介绍

引言： 在当今信息时代，数据的预测和分析已经成为了许多领域的重要研究方向。在这个背景下，机器学习算法的发展和应用变得越来越重要。核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）作为一种新兴的机器学习算法，已经在数据分类和回归预测等问题上取得了显著的成果。然而，由于传统的KELM算法存在一些问题，如参数选择困难和计算复杂度高等，使得其在实际应用中受到了一定的限制。为了解决这些问题，本文提出了基于蝴蝶算法优化的核极限学习机MBA-KELM算法，以实现更准确和高效的数据回归预测。

正文： 一、核极限学习机（KELM）的原理 核极限学习机（KELM）是一种单隐层前馈神经网络，其核心思想是通过随机选择隐藏层神经元的权重和偏置，将输入样本映射到高维特征空间中，并利用线性回归方法求解最优权重。KELM算法具有训练速度快、泛化能力强等优点，因此在数据分类和回归预测等问题上得到了广泛应用。

二、KELM算法存在的问题 尽管KELM算法在许多问题上表现出色，但其参数选择和计算复杂度等问题限制了其在实际应用中的发展。首先，KELM算法中的参数选择对算法性能有重要影响，但如何选择合适的参数仍然是一个挑战。其次，传统的KELM算法需要计算逆矩阵，导致计算复杂度较高，特别是当样本量较大时，计算时间会显著增加。

三、蝴蝶算法优化的MBA-KELM算法 为了解决传统KELM算法存在的问题，本文提出了基于蝴蝶算法优化的核极限学习机MBA-KELM算法。蝴蝶算法是一种模拟自然界蝴蝶觅食行为的启发式优化算法，其通过模拟蝴蝶的觅食过程，以寻找最优解。MBA-KELM算法将蝴蝶算法应用于KELM算法中，通过优化隐藏层神经元的权重和偏置，提高了KELM算法的性能。

MBA-KELM算法的具体步骤如下：

1. 初始化蝴蝶种群，并随机生成隐藏层神经元的权重和偏置。
   
2. 计算每个蝴蝶的适应度值，即通过KELM算法计算预测误差。
   
3. 根据适应度值，选择一些优秀的蝴蝶进行交叉和变异操作，生成新的蝴蝶种群。
   
4. 更新隐藏层神经元的权重和偏置，并计算新的适应度值。
   
5. 重复步骤3和步骤4，直到满足停止准则。
   

通过蝴蝶算法的优化，MBA-KELM算法能够自适应地选择隐藏层神经元的权重和偏置，从而提高了KELM算法的性能。实验结果表明，MBA-KELM算法在数据回归预测问题上具有更高的准确性和更快的计算速度。

结论： 本文基于蝴蝶算法优化的核极限学习机MBA-KELM算法，旨在解决传统KELM算法存在的问题，如参数选择困难和计算复杂度高等。通过实验证明，MBA-KELM算法在数据回归预测问题上具有更高的准确性和更快的计算速度，具有较好的应用前景。未来的研究可以进一步探索蝴蝶算法在其他机器学习算法中的应用，并进一步改进MBA-KELM算法的性能。

🔥核心代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%% Kernel Matrix %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function omega = kernel_matrix(Xtrain,kernel_type, kernel_pars,Xt)    %输入:Xtrain每行为一个输入    核类型          nb_data = size(Xtrain,1);    if strcmpi(kernel_type,'RBF_kernel') || strcmpi(kernel_type,'RBF')        %输入参数小于4（等于3）时是训练核矩阵，此处将训练数据映射到核空间        if nargin<4            XXh = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,nb_data);            omega = XXh+XXh'-2*(Xtrain*Xtrain');            omega = exp(-omega./kernel_pars(1));        else        %输入等于4时是将测试数据映射到核空间，此时第一个输入参数为训练数据        %第4个参数为测试数据            XXh1 = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,size(Xt,1));            XXh2 = sum(Xt.^2,2)*ones(1,nb_data);            omega = XXh1+XXh2' - 2*Xtrain*Xt';            omega = exp(-omega./kernel_pars(1));                    end    elseif strcmpi(kernel_type,'lin_kernel') || strcmpi(kernel_type,'lin')        if nargin<4            omega = Xtrain*Xtrain';        else            omega = Xtrain*Xt';        end    elseif strcmpi(kernel_type,'poly_kernel') || strcmpi(kernel_type,'poly')        if nargin<4            omega = (Xtrain*Xtrain'+kernel_pars(1)).^kernel_pars(2);        else            omega = (Xtrain*Xt'+kernel_pars(1)).^kernel_pars(2);        end    elseif strcmpi(kernel_type,'wav_kernel') || strcmpi(kernel_type,'wav')        if nargin<4            XXh = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,nb_data);            omega = XXh+XXh'-2*(Xtrain*Xtrain');            XXh1 = sum(Xtrain,2)*ones(1,nb_data);            omega1 = XXh1-XXh1';            omega = cos(kernel_pars(3)*omega1./kernel_pars(2)).*exp(-omega./kernel_pars(1));        else            XXh1 = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,size(Xt,1));            XXh2 = sum(Xt.^2,2)*ones(1,nb_data);            omega = XXh1+XXh2' - 2*(Xtrain*Xt');            XXh11 = sum(Xtrain,2)*ones(1,size(Xt,1));            XXh22 = sum(Xt,2)*ones(1,nb_data);            omega1 = XXh11-XXh22';            omega = cos(kernel_pars(3)*omega1./kernel_pars(2)).*exp(-omega./kernel_pars(1));        end    end  end

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 王晓玲,谢怀宇,王佳俊,等.基于Bootstrap和ICS-MKELM算法的大坝变形预测[J].水力发电学报, 2020(3):15.DOI:10.11660/slfdxb.20200311.

[2] 魏菁,郭中华,徐静.基于高光谱和极限学习机的冷却羊肉表面细菌总数检测[J].江苏农业科学, 2018, 46(24):4.DOI:10.15889/j.issn.1002-1302.2018.24.058.

[3] 何敏,刘建伟,胡久松.遗传优化核极限学习机的数据分类算法[J].传感器与微系统, 2017, 36(10):3.DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)10-0141-03.

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7 电力系统方面

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9 雷达方面

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