分类预测|基于黑翅鸢优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序BKA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM

一、基本原理

BKA-HKELM 分类预测原理和流程

1. 黑翅鸢优化算法（BKA）

原理：

• 黑翅鸢优化算法（BKA）：一种群体智能优化算法，模拟黑翅鸢在猎物寻找过程中的行为，特别是在飞行和捕食时的行为模式。
• 过程：
  • 个体位置更新：基于黑翅鸢的捕食和飞行行为更新优化算法中的个体位置。
  • 适应度评估：根据目标函数对每个个体的适应度进行评估，选择最优解。
  • 行为模拟：包括探索和开发阶段，以寻找全局最优解。

应用：

• 在BKA-HKELM中，BKA用于优化核极限学习机（HKELM）的超参数，以提升分类性能。

2. 核极限学习机（HKELM）

原理：

• 极限学习机（ELM）：一种高效的单隐层前馈神经网络，具有快速训练和良好泛化性能的特点。核心思想是随机初始化隐层节点的权重和偏置，然后通过最小二乘法求解输出权重。
• 核极限学习机（HKELM）：将ELM与核方法结合，引入核函数来处理非线性数据，使模型能够在更高维的特征空间中进行学习。
• 结构：
  • 核函数：用于将输入数据映射到更高维的特征空间，常用的核函数包括高斯径向基函数、多项式核函数等。
  • 训练过程：通过核方法计算映射后的数据的隐层特征，并使用最小二乘法解决输出权重。

应用：

• HKELM用于构建分类模型，通过引入核函数扩展了ELM的能力，适用于处理复杂的非线性分类问题。

3. BKA-HKELM模型流程

1. 数据预处理：

   • 数据清洗：处理数据中的缺失值和异常值。
   • 特征选择/提取：选择和提取相关特征。
   • 标准化：对数据进行标准化处理以提高模型稳定性。

2. 超参数优化（BKA）：

   • 定义优化目标：例如HKELM分类器的准确率或交叉验证性能。
   • 初始化：设置BKA算法的初始参数，如个体数量和迭代次数。
   • 个体更新：模拟黑翅鸢的行为更新个体位置，探索超参数空间。
   • 适应度评估：通过HKELM的性能评估每个个体的适应度。
   • 最优解选择：根据适应度评估选择最佳的超参数组合。

3. HKELM模型训练：

   • 超参数配置：使用BKA优化得到的超参数配置，如核函数类型和参数。
   • 训练模型：在训练集上训练HKELM模型，包括计算核映射后的特征和求解输出权重。
   • 模型验证：通过交叉验证等方法验证HKELM模型的性能。

4. 模型预测和评估：

   • 预测：使用训练好的BKA-HKELM模型对测试集进行预测。
   • 评估：使用准确率、F1分数、混淆矩阵等指标评估模型的分类性能。

5. 结果分析和调整：

   • 分析结果：分析模型在各个评估指标上的表现，进行详细分析。
   • 调整优化：根据评估结果对模型进行调整，必要时重新进行超参数优化和模型训练。

总结

BKA-HKELM模型结合了黑翅鸢优化算法（BKA）和核极限学习机（HKELM）。BKA用于优化HKELM的超参数，而HKELM则利用核函数处理非线性数据，提高分类性能。整个流程包括数据预处理、超参数优化、HKELM训练、模型预测和评估，旨在实现高效且准确的分类预测。

二、实验结果

BKA-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');

%%  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

私

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