NGO-KELM分类预测 | Matlab北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测

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🔥 内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一个常见的任务，它涉及将数据集中的样本分为不同的类别。为了实现高效准确的数据分类，研究人员一直在寻找新的算法和方法。在这篇博文中，我们将介绍一种基于北方苍鹰算法优化核极限学习机（NGO-KELM）的数据分类方法。

核极限学习机（KELM）是一种新兴的机器学习方法，它具有快速训练速度和良好的泛化能力。它通过将输入数据映射到高维特征空间中，并使用核函数来提取特征之间的非线性关系。然后，通过线性回归模型来进行分类。虽然KELM在许多应用中取得了良好的效果，但它仍然存在一些挑战。

为了进一步提高KELM的性能，研究人员提出了一种基于北方苍鹰算法的优化方法。北方苍鹰算法是一种基于自然界中动物行为的优化算法，它模拟了北方苍鹰在觅食过程中的行为。通过模拟这种行为，算法能够找到最优解，并优化KELM的参数设置。

NGO-KELM是在KELM基础上进行改进和优化的算法。它通过引入北方苍鹰算法来调整KELM的参数，从而提高了分类性能。在NGO-KELM中，首先通过北方苍鹰算法来确定KELM的参数设置。然后，使用确定的参数进行数据分类，并评估分类性能。通过不断迭代和优化，NGO-KELM能够找到最佳的参数组合，从而实现更准确的数据分类。

为了验证NGO-KELM的性能，我们使用了几个常见的数据集进行实验。实验结果表明，NGO-KELM相比传统的KELM算法具有更高的分类准确率和更好的泛化能力。这证明了北方苍鹰算法在优化KELM中的有效性。

总的来说，基于北方苍鹰算法优化核极限学习机NGO-KELM是一种有效的数据分类方法。它通过引入北方苍鹰算法来优化KELM的参数设置，从而提高了分类准确率和泛化能力。未来，我们可以进一步研究NGO-KELM在其他机器学习任务中的应用，并与其他优化算法进行比较，以进一步验证其性能和优势。

📣 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 );

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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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合