GWO-KELM、PSO-KELM、BPNN、KLEM、ELM多输入单输出回归预测 可直接运行~Matlab语言
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🔥 内容介绍
在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它通过建立输入与输出之间的关系模型来预测未知数据的输出。近年来，随着人工智能和大数据的快速发展，研究者们提出了许多不同的回归预测算法。本文将介绍几种常见的多输入单输出回归预测算法，包括GWO-KELM、PSO-KELM、BPNN、KLEM和ELM。
首先，我们来介绍GWO-KELM算法。GWO是灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer）的简称，它是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法。GWO-KELM算法将灰狼优化算法与核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine）相结合，通过优化核函数参数和隐含层神经元的权重来提高回归预测的准确性。
接下来，我们介绍PSO-KELM算法。PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的简称，它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。PSO-KELM算法将粒子群优化算法与核极限学习机相结合，通过优化核函数参数和隐含层神经元的权重来提高回归预测的准确性。
第三个算法是BPNN（Back Propagation Neural Network），它是一种基于误差反向传播算法的神经网络模型。BPNN通过不断调整网络中的权重和阈值，以最小化实际输出与期望输出之间的误差，从而实现回归预测任务。
接下来是KLEM算法，它是一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）的回归预测算法。KLEM通过构建一个非线性映射函数来将输入数据映射到高维空间，并通过最小化误差函数来确定最佳的超平面，从而实现回归预测任务。
最后一个算法是ELM（Extreme Learning Machine），它是一种基于随机隐藏层神经网络的回归预测算法。ELM通过随机生成隐藏层神经元的权重和阈值，并通过最小二乘法来确定输出层的权重，从而实现回归预测任务。
以上介绍了几种常见的多输入单输出回归预测算法，它们在不同的应用场景中有着各自的优势和适用性。在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的算法来进行回归预测任务，以提高预测的准确性和可靠性。当然，随着机器学习领域的不断发展，还会有更多新的回归预测算法被提出和应用。我们期待着未来的研究和创新，为回归预测任务带来更好的解决方案。
📣 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
