回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

文章目录

一、基本原理
- - [1. 北方苍鹰优化算法 (NGO)](#1. 北方苍鹰优化算法 (NGO))
  - [2. 正则化极限学习机 (RELM)](#2. 正则化极限学习机 (RELM))
  - [3. NGO-RELM回归预测流程](#3. NGO-RELM回归预测流程)
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

NGO-RELM回归预测结合了北方苍鹰优化算法（NGO）和正则化极限学习机（RELM），形成了一种有效的预测模型。以下是它们的详细流程和原理：

1. 北方苍鹰优化算法 (NGO)

北方苍鹰优化算法是一个群体智能优化算法，模拟了苍鹰捕猎行为来寻找最优解。NGO的主要步骤包括：

初始化种群：随机生成一组苍鹰的位置作为初始解。
评估适应度：计算每只苍鹰的位置的适应度值。
更新位置：根据适应度值和目标函数更新苍鹰的位置。苍鹰的位置更新分为探索阶段（全局搜索）和开发阶段（局部搜索）。
选择：选择适应度较高的苍鹰位置，作为下一代的初始解。
迭代：重复评估适应度和更新位置的过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度达到预期值）。

2. 正则化极限学习机 (RELM)

正则化极限学习机是一种用于回归和分类问题的机器学习模型，其核心思想是通过极限学习机（ELM）和正则化技术来提高模型的性能。RELM的主要流程包括：

初始化输入权重和偏置：随机生成输入层的权重和偏置。
计算隐层输出：使用激活函数（如sigmoid、ReLU）计算隐层的输出。
计算输出权重：通过最小二乘法或正则化方法来计算输出层的权重。
训练和优化：利用正则化技术（如L2正则化）来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

3. NGO-RELM回归预测流程

结合NGO和RELM的回归预测流程如下：

初始化和数据预处理：
- 准备训练数据并进行标准化处理。
- 设置NGO的参数（如种群规模、最大迭代次数等）和RELM的参数（如正则化系数）。
北方苍鹰优化（NGO）：
- 使用NGO来优化RELM中的关键参数，例如隐层节点数或正则化系数。
- 通过NGO搜索最优的参数组合，提高RELM的性能。
训练极限学习机（ELM）：
- 利用优化后的参数来训练ELM模型。
- 计算隐层输出，并用优化的参数计算输出权重。
模型预测和评估：
- 使用训练好的RELM模型进行预测。
- 评估模型的预测性能，通常使用指标如均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。
调整和优化：
- 根据评估结果调整NGO和RELM的参数。
- 重新训练模型并进行优化，直到达到预期的性能。

通过结合NGO和RELM，可以充分利用北方苍鹰优化算法在参数优化上的优势和极限学习机在回归预测上的高效性，从而得到一个更为精确和高效的预测模型。

二、实验结果

NGO-RELM实验结果

三、核心代码

matlab 复制代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集1.xlsx');
rand('state',0);                             %随机种子   

%%  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
% 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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

四、代码获取

私信即可 27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