GWO-HKELM分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

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❤️ 内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一个非常重要的任务，它可以帮助我们理解数据的特征和结构，从而为决策和预测提供支持。近年来，基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）的方法在数据分类中取得了显著的成果。然而，为了进一步提高分类性能，研究人员一直在寻找更好的优化算法来优化KELM模型。最近，一种基于灰狼算法优化的核极限学习机，即GWO-KELM，被提出并取得了令人瞩目的结果。

GWO-KELM是将灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）与KELM相结合的一种新型分类算法。灰狼算法是一种受自然界中灰狼群体行为启发的优化算法，它模拟了灰狼群体中的领导者和追随者之间的协作行为。通过灰狼算法的优化，GWO-KELM能够自动调整KELM模型中的参数，以提高分类性能。

GWO-KELM的核心思想是通过灰狼算法来优化KELM模型中的隐藏层神经元的权重和偏置，从而提高分类准确率。在算法的初始化阶段，灰狼群体的位置和速度被随机初始化。然后，根据每个灰狼的位置和速度，计算其适应度值。适应度值反映了灰狼在当前位置的分类性能。接下来，根据适应度值，选择灰狼群体中的领导者和追随者。领导者将指导追随者进行搜索，并通过更新位置和速度来改进分类性能。最终，通过迭代更新位置和速度，灰狼群体逐渐收敛到最佳解。

与传统的KELM相比，GWO-KELM具有以下优势。首先，GWO-KELM能够自动调整模型参数，无需人工干预。这样可以节省大量的时间和精力。其次，GWO-KELM通过灰狼算法的优化，能够更好地探索搜索空间，提高分类性能。最后，GWO-KELM具有较好的鲁棒性，能够处理复杂的数据集和噪声。

为了验证GWO-KELM的分类性能，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，GWO-KELM在各个数据集上都取得了优于传统KELM和其他优化算法的分类准确率。这证明了GWO-KELM在数据分类中的有效性和优越性。

综上所述，基于灰狼算法优化的核极限学习机（GWO-KELM）是一种新兴的数据分类算法，它通过结合灰狼算法和KELM模型，能够自动调整模型参数，并通过优化搜索来提高分类性能。GWO-KELM在实验中取得了令人瞩目的结果，显示出其在数据分类中的潜力和优势。相信随着进一步的研究和应用，GWO-KELM将在数据分类领域发挥更大的作用，为实际问题的解决提供更好的支持。

🔥核心代码

function [Leader_pos,Convergence_curve]=woaforkelm(kernel_type,X1,y1,Xt,yt)dim=2;sizepop=5;Max_iter=10;lb=0;ub=1000;Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);for i=1:sizepop    Positions(i,:)=rand(1,dim).*(ub-lb)+lb;endfor i=1:sizepop    p(i)=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type); %计算当前个体适应度值end[~, index]=max(p);Leader_pos=Positions(index,:);Leader_score=p(index);% Main loopfor t=1:Max_iter    a=5-t*((2)/Max_iter);     a2=-1+t*((-1)/Max_iter);    for i=1:size(Positions,1)        r1=rand;         r2=rand;                 A=2*a*r1-a;        C=2*r2;            b=1;                       l=(a2-1)*rand+1;           p = rand;                for j=1:size(Positions,2)                        if p<0.5                if abs(A)>=1                    rand_leader_index = floor(sizepop*rand+1);                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);                    D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));                     Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;                                          elseif abs(A)<1                    D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));                    Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;                end                            elseif p>=0.5                distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);            end                    end                Positions(i,:)=boundary(Positions(i,:),lb,ub);                fitness=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type);             if fitness>Leader_score             Leader_score=fitness;            Leader_pos=Positions(i,:);        end    end        Convergence_curve(t)=Leader_score;end

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 宋丹.基于物联网的数控机床远程故障诊断系统[D].南京航空航天大学[2023-08-28].

[2] 张广炎.基于鲸鱼算法优化极限学习机的热电偶非线性补偿方法[D].湘潭大学[2023-08-28].

[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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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计