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

一、基本原理
- - 1. 数据预处理
  - 2. PSO优化（粒子群优化）
  - 3. KELM训练（核极限学习机）
  - 4. AdaBoost集成
  - 5. 模型评估和优化
  - 6. 预测
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

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
在这里插入图片描述

三、核心代码

matlab">%%  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

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