Loading...

GWO-HKELM分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

智源社区9个月前发布 智源社区
262 0 0

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

?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

机器学习领域,数据分类是一个非常重要的任务,它可以帮助我们理解数据的特征和结构,从而为决策和预测提供支持。近年来,基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的方法在数据分类中取得了显著的成果。然而,为了进一步提高分类性能,研究人员一直在寻找更好的优化算法来优化KELM模型。最近,一种基于灰狼算法优化的核极限学习机,即GWO-KELM,被提出并取得了令人瞩目的结果。

GWO-KELM是将灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)与KELM相结合的一种新型分类算法。灰狼算法是一种受自然界中灰狼群体行为启发的优化算法,它模拟了灰狼群体中的领导者和追随者之间的协作行为。通过灰狼算法的优化,GWO-KELM能够自动调整KELM模型中的参数,以提高分类性能。

GWO-KELM的核心思想是通过灰狼算法来优化KELM模型中的隐藏层神经元的权重和偏置,从而提高分类准确率。在算法的初始化阶段,灰狼群体的位置和速度被随机初始化。然后,根据每个灰狼的位置和速度,计算其适应度值。适应度值反映了灰狼在当前位置的分类性能。接下来,根据适应度值,选择灰狼群体中的领导者和追随者。领导者将指导追随者进行搜索,并通过更新位置和速度来改进分类性能。最终,通过迭代更新位置和速度,灰狼群体逐渐收敛到最佳解。

与传统的KELM相比,GWO-KELM具有以下优势。首先,GWO-KELM能够自动调整模型参数,无需人工干预。这样可以节省大量的时间和精力。其次,GWO-KELM通过灰狼算法的优化,能够更好地探索搜索空间,提高分类性能。最后,GWO-KELM具有较好的鲁棒性,能够处理复杂的数据集和噪声。

为了验证GWO-KELM的分类性能,我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明,GWO-KELM在各个数据集上都取得了优于传统KELM和其他优化算法的分类准确率。这证明了GWO-KELM在数据分类中的有效性和优越性。

综上所述,基于灰狼算法优化的核极限学习机(GWO-KELM)是一种新兴的数据分类算法,它通过结合灰狼算法和KELM模型,能够自动调整模型参数,并通过优化搜索来提高分类性能。GWO-KELM在实验中取得了令人瞩目的结果,显示出其在数据分类中的潜力和优势。相信随着进一步的研究和应用,GWO-KELM将在数据分类领域发挥更大的作用,为实际问题的解决提供更好的支持。

?核心代码

function [Leader_pos,Convergence_curve]=woaforkelm(kernel_type,X1,y1,Xt,yt)dim=2;sizepop=5;Max_iter=10;lb=0;ub=1000;Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);for i=1:sizepop    Positions(i,:)=rand(1,dim).*(ub-lb)+lb;endfor i=1:sizepop    p(i)=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type); %计算当前个体适应度值end[~, index]=max(p);Leader_pos=Positions(index,:);Leader_score=p(index);
% Main loopfor t=1:Max_iter a=5-t*((2)/Max_iter); a2=-1+t*((-1)/Max_iter); for i=1:size(Positions,1) r1=rand; r2=rand; A=2*a*r1-a; C=2*r2; b=1; l=(a2-1)*rand+1; p = rand; for j=1:size(Positions,2) if p<0.5 if abs(A)>=1 rand_leader_index = floor(sizepop*rand+1); X_rand = Positions(rand_leader_index, :); D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand; elseif abs(A)<1 D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader; end elseif p>=0.5 distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j)); Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j); end end Positions(i,:)=boundary(Positions(i,:),lb,ub); fitness=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type); if fitness>Leader_score Leader_score=fitness; Leader_pos=Positions(i,:); end end Convergence_curve(t)=Leader_score;end

❤️ 运行结果

GWO-HKELM分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

GWO-HKELM分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

GWO-HKELM分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

⛄ 参考文献

[1] 宋丹.基于物联网的数控机床远程故障诊断系统[D].南京航空航天大学[2023-08-28].

[2] 张广炎.基于鲸鱼算法优化极限学习机的热电偶非线性补偿方法[D].湘潭大学[2023-08-28].

[3] 何敏,刘建伟,胡久松.遗传优化核极限学习机的数据分类算法[J].传感器与微系统, 2017, 36(10):3.DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)10-0141-03.

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

? 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...