分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出

分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出

一、基本原理

SSA-RELM结合了麻雀搜索算法（SSA）和正则化极限学习机（RELM）来优化分类预测任务。以下是详细的流程和原理：

1. 数据准备

• 数据收集与预处理：获取并处理数据，包括清洗、特征选择和标准化。
• 数据划分：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。

2. RELM模型建立

• 定义模型：设置正则化极限学习机（RELM）的基本结构，包含输入层、隐含层和输出层。隐含层的权重和偏置是随机生成的，训练过程中主要优化输出层的权重。
• 正则化设置：使用正则化技术来防止过拟合，确保模型在测试集上的良好性能。

3. SSA优化RELM参数

• 初始化麻雀群体：在参数空间中随机生成多个麻雀的位置，每个位置代表一组RELM的超参数（如正则化参数、隐层神经元数目等）。
• 定义适应度函数：通常使用交叉验证的分类精度或损失函数值作为适应度函数，评估每组参数的性能。
• 麻雀行为模拟：
  • 觅食行为：模拟麻雀寻找食物的行为，根据适应度函数更新麻雀的位置。
  • 社会行为：模仿麻雀群体中的社会行为，调整个体位置以向更优解靠近。
• 迭代优化：通过多次迭代，麻雀不断调整位置以找到最佳的RELM参数。

4. 模型训练

• 应用优化参数：将通过SSA得到的最佳参数应用到RELM中。
• 训练过程：使用训练集数据训练RELM，优化模型的输出权重以最小化损失函数。

5. 模型评估

• 在测试集上评估：使用优化后的RELM模型对测试集进行分类预测，评估模型的性能指标，如准确率、F1分数、AUC等。
• 性能比较：对比使用SSA优化前后的RELM模型性能，验证优化效果。

6. 结果分析与应用

• 分析预测结果：分析模型预测结果，识别关键特征和预测错误的原因。
• 应用模型：将优化后的模型应用于实际分类任务，进行部署和调整。

原理总结

• SSA（麻雀优化算法）：通过模仿麻雀的觅食和社会行为，在参数空间中寻找最优解，以优化模型性能。
• RELM（正则化极限学习机）：通过随机化隐层权重和优化输出层权重来实现高效的分类预测，结合正则化技术来提高泛化能力。
• 结合方法：SSA优化RELM的超参数，通过全局搜索能力找到提升RELM性能的最佳参数，从而提高分类预测的准确性和稳定性。

二、实验结果

SSA-RELM分类结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 ;

四、代码获取

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