回归预测 | Matlab实现GSWOA-KELM混合策略改进的鲸鱼优化算法优化核极限学习机的数据回归预测

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效果一览

基本介绍

GSWOA-KELM多变量回归预测

基于三种策略改进的鲸鱼优化算法(GSWOA)优化核极限学习机(KELM)的数据回归预测模型

通过改进鲸鱼算法优化KELM的两个参数,避免了人工选取参数的主观盲目,有效提高预测精度。用的人还很少~

WOA改进点如下:

1.在鲸鱼位置更新公式中加入自适应权重,动态调节最优位置的影响力,改善算法收敛速度

2.使用变螺旋位置更新策略,动态调整螺旋的形状,提升算法全局搜寻能力

3.引入最优邻域扰动策略,避免算法陷入局部最优解,解决算法早熟现象。

直接替换数据即可用 适合新手小白~

附赠案例数据 可直接运行

程序设计

  • 完整程序和数据资源私信博主回复Matlab实现GSWOA-KELM混合策略改进的鲸鱼优化算法优化核极限学习机的数据回归预测
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function Y = elmpredict(p_test, IW, B, LW, TF, TYPE)

%%  计算隐层输出
Q = size(p_test, 2);
BiasMatrix = repmat(B, 1, Q);
tempH = IW * p_test + BiasMatrix;

%%  选择激活函数
switch TF
    case 'sig'
        H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));
    case 'hardlim'
        H = hardlim(tempH);
end

%%  计算输出
Y = (H' * LW)';

%%  转化分类模式
if TYPE == 1
    temp_Y = zeros(size(Y));
    for i = 1:size(Y, 2)
        [~, index] = max(Y(:, i));
        temp_Y(index, i) = 1;
    end
    Y = vec2ind(temp_Y); 
end

end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124864369

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127896974?spm=1001.2014.3001.5502

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