回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测

目录

• • 回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测
  • • 效果一览
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资���

      效果一览

      基本介绍

      1.Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）

      2.运行环境为Matlab2021b；

      3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；

      4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；

      代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

      程序设计

      • 完整源码和数据获取方式(资源出下载)：Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测。

        %%  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('data.xlsx','sheet1','A2:H104');%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 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);f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度%%  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%% 获取最优正则化系数 C 和核函数参数 S Kernel_type1 = 'rbf'; %核函数类型1Kernel_type2 = 'poly'; %核函数类型2%% 适应度函数fobj=@(X)fobj(X,p_train,t_train,p_test,t_test,Kernel_type1,Kernel_type2);%% 优化算法参数设置pop=10;Max_iter=20;ub=[20 10^(3) 10^(3) 10 1];  %优化的参量分别为：正则化系数C，rbf核函数的核系数S(接下)lb=[1 10^(-3) 10^(-3) 1 0];  %多项式核函数的两个核系数poly1和poly2，以及核权重系数wdim=5;%%  优化算法[Best_score,Best_P,curve] = RIME(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);%% 训练模型%% 重新训练并进行预测

        参考资料

        [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161

        [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718