回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-KELM结合Adaboost集成的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-KELM结合Adaboost集成的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

文章目录

回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-KELM结合Adaboost集成的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

一、基本原理

PSO-KELM-Adaboost回归预测是一种将粒子群优化(PSO)、核极限学习机(KELM)和自适应提升(AdaBoost)结合在一起的回归方法。下面是详细的原理和流程:

1. 数据预处理

  • 数据清洗:去除缺失值和异常值。
  • 数据归一化:将数据标准化,以便模型训练更加稳定。

2. PSO优化(粒子群优化)

  • 初始化粒子群:定义粒子的位置和速度,位置表示KELM模型的超参数(如核函数参数、正则化参数),速度决定粒子的移动。
  • 定义适应度函数:通常选择均方误差(MSE)作为适应度函数,评价KELM模型在特定超参数下的性能。
  • 更新粒子位置
    • 速度更新:根据粒子的历史最佳位置和群体最佳位置更新速度。
    • 位置更新:根据更新后的速度调整粒子的位置。
  • 迭代优化:不断迭代更新粒子位置,直到找到最优的超参数组合。

3. KELM训练(核极限学习机)

  • 定义KELM模型
    • 选择核函数:常用的核函数包括径向基函数(RBF)、多项式核等。
    • 设定超参数:包括核函数参数和正则化参数,这些参数由PSO优化得到。
  • 训练KELM模型
    • 计算隐层权重:使用随机生成的权重和固定的激活函数计算隐层输出。
    • 优化输出权重:通过最小化回归误差来求解输出层权重。

4. AdaBoost集成

  • 训练基础KELM回归模型
    • 初始化权重:为每个训练样本分配初始权重。
    • 训练KELM:使用当前样本权重训练KELM模型。
    • 计算模型误差:评估模型在训练集上的性能,计算加权误差。
    • 更新样本权重:根据误差调整样本权重,使得下一轮训练更加关注被误分类的样本。
  • 构建强回归模型
    • 迭代训练:重复训练多个KELM模型,每次使用更新的样本权重。
    • 组合模型:将多个基础KELM回归模型结合起来,形成最终的强回归模型。

5. 模型评估和优化

  • 交叉验证:使用交叉验证技术评估集成模型的性能,确保模型的泛化能力。
  • 调整超参数:根据交叉验证的结果,进一步优化PSO、KELM和AdaBoost的参数。

6. 预测

  • 特征提取:使用训练好的KELM模型对新数据进行预测。
  • 应用AdaBoost模型:将多个KELM回归模型的预测结果加权组合,得到最终预测结果。

总结

PSO-KELM-Adaboost回归预测方法通过结合粒子群优化、核极限学习机和自适应提升技术,提供了一种强大的回归预测工具。PSO用于优化KELM模型的超参数,KELM用于建模回归关系,而AdaBoost则通过集成多个KELM模型来提高预测的准确性和鲁棒性。每一步都为提升模型的性能和泛化能力做出贡献。

二、实验结果

PSO-KELM-Adaboost回归预测

三、核心代码

matlab 复制代码
%%  读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
rng(0,'twister');                            % 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);

%%  参数设置
fun = @getObjValue;                                 % 目标函数
dim = 2;                                            % 优化参数个数 正则化系数 C 和 RBF核函数参数宽度
lb  = [0.1, 1];                                     % 优化参数目标下限
ub  = [50, 50];                                     % 优化参数目标上限
pop = 10;                                           % 种群数量
Max_iteration = 30;                                 % 最大迭代次数   

%% KELM核函数设置
Kernel_type = 'rbf';

四、代码获取

私信即可 55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

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