分类预测 | Matlab实现NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
🔥 内容介绍
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，各种算法和模型也在不断涌现。其中，核极限学习机（KELM）作为一种新型的机器学习模型，在分类和预测问题上展现出了很好的性能。然而，KELM模型在处理大规模数据和复杂问题时也存在一些挑战，例如模型的泛化能力和预测精度有待进一步提高。
为了解决KELM模型存在的问题，研究人员提出了一种基于北方苍鹰算法（NHOA）优化KELM模型的方法。北方苍鹰算法是一种新型的优化算法，受到自然界中苍鹰觅食的行为启发而提出。该算法具有全局搜索能力和高效性的特点，能够有效地优化机器学习模型，提高模型的泛化能力和预测精度。
在基于北方苍鹰算法优化KELM模型的过程中，研究人员首先将KELM模型的参数和权重作为优化的目标，然后利用北方苍鹰算法进行参数搜索和优化。通过多轮迭代和优化，最终得到了优化后的KELM模型，使其在分类和预测问题上表现出更好的性能。
研究人员通过对多个数据集和实际问题的实验验证，发现基于北方苍鹰算法优化的KELM模型在处理大规模数据和复杂问题时具有更好的泛化能力和预测精度。这表明基于北方苍鹰算法的优化方法能够有效提高KELM模型的性能，为解决实际问题提供了一种新的思路和方法。
总的来说，基于北方苍鹰算法优化KELM模型在机器学习领域具有重要的意义和应用前景。未来，研究人员可以进一步探索北方苍鹰算法在其他机器学习模型和实际问题中的应用，推动人工智能和机器学习技术的发展和应用。希望这一研究成果能够为相关领域的研究和实践工作提供有益的参考和启发。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 任瑞琪李军.基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测[J].测控技术, 2018, 37(6):15-19.
[2] 任瑞琪,李军.基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测[J].测控技术, 2018, 37(06):20-24.DOI:10.19708/j.ckjs.2018.06.003.
