分类预测|基于白鲸优化混合核极限学习机结合Adaboost的数据分类预测Matlab程序BWO-HKELM-Adaboost

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前言

分类预测|基于白鲸优化混合核极限学习机结合Adaboost的数据分类预测Matlab程序BWO-HKELM-Adaboost

一、BWO-HKELM-Adaboost模型

BWO-HKELM-Adaboost模型将白鲸优化算法（BWO）、混合核极限学习机（HKELM）和AdaBoost集成在一起，以提升模型的预测性能。下面详细介绍这一模型的原理和流程。

1. 模型组成

1.1 白鲸优化算法（BWO）

• 原理：BWO是一种基于白鲸捕食行为的启发式优化算法，通过模拟鲸鱼的猎物捕捉行为来搜索最优解。主要操作包括利用声呐探测猎物位置和气泡网捕捉猎物。

• 功能：在BWO-HKELM-Adaboost模型中，BWO用于优化HKELM模型的参数，提高其学习能力和预测性能。

1.2 混合核极限学习机（HKELM）

• 原理：HKELM是一种极限学习机（ELM）的扩展，结合了多种核函数，能够在不同的特征空间中进行学习，以增强模型的表达能力和预测性能。

• 功能：HKELM负责特征映射和分类或回归任务，利用混合核函数提高模型的灵活性和适应性。

1.3 AdaBoost（Adaptive Boosting）

• 原理：AdaBoost是一种集成学习算法，通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提升分类性能。它通过调整样本权重来关注错误分类的样本，从而逐步改进模型性能。

• 功能：在BWO-HKELM-Adaboost模型中，AdaBoost用于集成多个经过优化的HKELM模型，以进一步提高最终模型的准确率和泛化能力。

2. BWO-HKELM-Adaboost模型流程

2.1 数据预处理

• 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
• 特征选择/提取：选择或提取对任务有用的特征。

2.2 设定混合核函数

• 选择基础核函数：选择适合的数据特征的基本核函数，如线性核、RBF核等。
• 构造混合核：将多个核函数组合，形成混合核，以增强模型的表示能力。

2.3 初始化白鲸优化算法（BWO）

• 初始化鲸鱼群体：随机生成一定数量的白鲸个体，表示不同的参数组合。
• 设置参数：设定最大迭代次数、鲸鱼个体数等参数。

2.4 训练HKELM模型

• 使用BWO优化参数：通过BWO优化HKELM模型的参数，如核函数参数、隐藏层节点数等。
• 训练HKELM：使用优化后的参数训练HKELM模型，以拟合训练数据。

2.5 集成AdaBoost

• 初始化样本权重：为每个样本分配初始权重。
• 训练弱分类器：利用不同的HKELM模型作为弱分类器，每个模型在不同的样本权重下训练。
• 更新样本权重：根据每个弱分类器的分类错误率，调整样本权重，以提高对错误分类样本的关注。
• 组合弱分类器：将多个弱分类器组合成一个强分类器，通过加权投票或加权平均的方式形成最终模型。

2.6 模型评估与优化

• 测试与评估：在测试集上评估最终的AdaBoost模型，使用指标如准确率、F1值等。
• 调整与优化：根据评估结果，调整模型参数或训练策略，以进一步提高模型性能。

2.7 最终模型生成

• 确定最佳模型：从AdaBoost中选择最佳的弱分类器组合，形成最终的强分类器。
• 应用模型：在实际应用中使用训练好的模型进行预测或分类。

3. 总结

BWO-HKELM-Adaboost模型将白鲸优化算法、混合核极限学习机和AdaBoost集成在一起，通过优化HKELM的参数、增强模型的学习能力，并利用AdaBoost的集成策略提升预测性能。这个模型充分结合了全局优化、核学习和集成学习的优点，适用于需要高精度和泛化能力的机器学习任务。

二、实验结果

三、核心代码

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 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
num_class = length(unique(res(:, end)));     % 类别数（Excel最后一列放类别）
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=ind2vec(T_train);
t_test=ind2vec(T_test);

%%  数据转置
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
        
%% 获取最优正则化系数 C 和核函数参数 S 
Kernel_type1 = 'rbf';  %核函数类型1
Kernel_type2 = 'poly'; %核函数类型2

%% 适应度函数
fobj=@(X)fobj(X,P_train,T_train,P_test,T_test,Kernel_type1,Kernel_type2);

%% 优化算法参数设置
pop= 10;                        % 种群个数
Max_iter = 20;                  % 迭代次数

四、代码获取

私信即可 55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