分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

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前言

分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

一、SSA-KELM模型

SSA-KELM 分类预测的详细原理和流程

1. 核极限学习机（KELM）概述

核极限学习机（KELM）是极限学习机（ELM）的扩展，通过核函数映射到高维空间以增强模型的非线性处理能力。主要步骤如下：

• 选择和设计核函数：选择适当的核函数，如高斯径向基核、多项式核等。
• 计算隐层节点输出矩阵：通过核函数将输入数据映射到高维特征空间。
• 求解输出权重：使用最小二乘法确定输出层的权重。

2. 麻雀搜索算法（SSA）概述

麻雀搜索算法（SSA）是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，包括以下步骤：

• 初始化：随机生成麻雀种群的位置（解）。
• 适应度评估：计算每个解的适应度值。
• 觅食行为模拟：根据食物源（最佳解）和其他麻雀的位置更新个体位置。
• 位置更新：通过不同的觅食策略（如局部搜索、全局搜索）更新麻雀的位置。
• 迭代：重复上述过程，直到满足停止条件。

3. SSA-KELM 分类预测的流程

1. 初始化 SSA：

   • 随机生成一组麻雀的位置，每个位置代表 KELM 模型中的核函数参数或其他超参数。

2. 定义适应度函数：

   • 训练 KELM 模型，并评估其在验证集上的分类性能（如准确率、F1 分数）。适应度函数通常为 KELM 在验证集上的分类性能。

3. 评估适应度：

   • 对每只麻雀的位置（即 KELM 的超参数）进行训练和验证，计算其适应度值。

4. 模拟觅食行为：

   • 根据当前最优解（最佳食物源）和其他麻雀的位置，模拟觅食行为，包括局部搜索和全局搜索。更新每只麻雀的位置以优化 KELM 的超参数。

5. 位置更新：

   • 利用 SSA 的觅食行为规则更新每只麻雀的位置。通过这些更新找到最优的 KELM 超参数组合。

6. 迭代：

   • 通过反复的适应度评估和位置更新，不断优化 KELM 的超参数配置。每次迭代后更新当前最优解，直到达到终止条件（如最大迭代次数）。

7. 最终模型：

   • 使用经过 SSA 优化的 KELM 超参数训练最终的 KELM 模型。对该模型进行测试集评估，验证其分类预测性能。

总结

SSA-KELM 结合了麻雀搜索算法和核极限学习机，通过 SSA 优化 KELM 的超参数，提升了分类模型的性能。SSA 提供了全局搜索的机制来寻找最优超参数，而 KELM 利用核函数增强模型的非线性处理能力，从而提高分类预测的准确性。

二、实验结果

SSA-KELM分类结果

KELM分类结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 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
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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可

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