GWO-KELM分类预测 | Matlab灰狼算法优化核极限学习机分类预测

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🔥 内容介绍

随着机器学习和数据科学的快速发展，数据分类成为了许多实际应用中的重要任务之一。在处理大规模数据集时，传统的分类算法往往面临着计算复杂度高、泛化能力差等问题。因此，研究人员一直在寻找更加高效和准确的分类方法。

在这篇博文中，我们将介绍一种基于灰狼算法优化核极限学习机（GWO-KELM）的数据分类方法。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，其模拟了灰狼的领导者和追随者之间的社会行为。而核极限学习机（KELM）是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，通过引入核函数来提高分类性能。

GWO-KELM算法的基本思想是将灰狼算法和核极限学习机相结合，通过优化核函数的参数和隐含层神经元的权重，实现对数据集的分类。具体来说，算法首先使用灰狼算法对核函数的参数进行优化，然后使用优化后的核函数参数构建KELM分类器，最后利用该分类器对未知数据进行分类。

GWO-KELM算法相比传统的分类方法具有以下几个优点。首先，灰狼算法能够快速收敛到全局最优解，因此可以提高分类器的准确性。其次，通过优化核函数的参数，GWO-KELM算法可以更好地适应不同类型的数据集，提高了分类器的泛化能力。此外，GWO-KELM算法还具有较低的计算复杂度，适用于处理大规模数据集。

为了验证GWO-KELM算法的性能，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，GWO-KELM算法在分类准确率、召回率和F1值等指标上都优于传统的分类方法。这表明GWO-KELM算法在处理数据分类问题时具有较好的性能和泛化能力。

综上所述，基于灰狼算法优化核极限学习机的数据分类方法（GWO-KELM）是一种高效、准确且具有泛化能力的分类算法。该算法通过灰狼算法优化核函数参数和KELM分类器的权重，实现对数据集的分类。未来，我们将继续研究和改进GWO-KELM算法，以进一步提高其性能和应用范围。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:202110347388[P][2023-10-02].

[2] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:CN202110347388.2[P].CN113066481A[2023-10-02].

[3]  Roushangar K , Shahnazi S , Sadaghiani A A .An efficient hybrid grey wolf optimization-based KELM approach for prediction of the discharge coefficient of submerged radial gates[J].Soft Computing, 2022, 27(7):3623-3640.DOI:10.1007/s00500-022-07614-7.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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

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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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合