分类预测|基于雪消融优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SAO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序

前言

分类预测|基于雪消融优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SAO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序

一、SAO-HKELM模型

SAO-HKELM（Structural Analysis and Optimization Hybrid Kernel Extreme Learning Machine）模型是一种用于模式识别和回归问题的机器学习方法，结合了结构分析和优化的极限学习机（ELM）技术。以下是SAO-HKELM模型的详细原理和流程：

1. 基本概念

• 极限学习机（ELM）：ELM是一种快速训练的前馈神经网络。其基本思想是随机生成隐藏层节点的权重，然后通过最小化输出层的误差来求解输出层的权重。ELM的优点在于训练速度快和泛化能力较强。

• 结构分析与优化（SAO）：SAO用于提高模型的性能，主要通过对模型结构进行分析和优化，提升模型的准确度和鲁棒性。

2. SAO-HKELM的主要步骤

1. 数据准备与预处理

   • 收集和清洗数据，进行特征选择和数据归一化，以便输入到模型中进行训练和测试。

2. 构建HKELM模型

   • 核函数（Kernel Function）：HKELM（Hybrid Kernel Extreme Learning Machine）使用核函数将输入数据映射到高维特征空间。常用的核函数包括径向基函数（RBF）、多项式核函数等。
   • 极限学习机（ELM）：在高维特征空间中，使用ELM训练模型。随机生成隐藏层的权重，利用核函数进行特征映射，再通过最小化误差来训练输出层权重。

3. 结构分析

   • 结构选择：分析模型的结构，选择合适的核函数和隐藏层节点数。通过交叉验证等技术评估不同结构的性能。
   • 特征选择与优化：对输入特征进行选择，去除冗余或不相关的特征，从而提高模型的性能和训练效率。

4. 优化过程

   • 参数调整：调整模型的参数，如核函数的参数、隐藏层节点数等，以达到最佳性能。
   • 正则化：加入正则化技术，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

5. 模型训练与评估

   • 训练：在预处理后的数据上训练HKELM模型，使用结构优化后的参数。
   • 评估：通过测试集评估模型的性能，使用指标如准确率、均方误差等衡量模型的表现。

6. 应用与预测

   • 将训练好的模型应用于实际问题中进行预测，使用新的数据进行推断和决策。

3. 优点与挑战

• 优点：

  • 高效性：HKELM结合了极限学习机和核函数的优势，训练速度快，预测性能好。
  • 灵活性：通过结构分析和优化，能够适应各种不同的任务需求，提高模型的适应性和鲁棒性。

• 挑战：

  • 参数选择：模型性能对参数选择较为敏感，如何选择合适的核函数和调整参数需要经验和技巧。
  • 计算资源：处理大规模数据时，计算资源需求较高，需要有效的计算资源管理策略。

通过SAO-HKELM模型，能够在处理复杂模式识别和回归问题时获得较好的性能，同时具备较高的训练效率和泛化能力。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  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);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%% Adaboost增强学习
% 样本权重
[mm,numl]=size(P_train);                    %%   mm 特征  numl训练集个数
D(1,:)=ones(1,numl)/numl;

K = 10;      % 弱预测器个数      
for i=1:K
   
    
    %% 弱预测器训练
    model = svmtrain(t_train, p_train,cmd);

    %% 弱预测器预测
    T_sim1 = svmpredict(t_train,p_train,model);

    %% 预测误差
    erroryc(i,:)=T_train - T_sim1';
    
    % 测试数据预测
    test_simu(i,:) = svmpredict(t_test, p_test,model);

    % 调整D值
    Error(i) = 0;
    for j = 1:numl
        if abs(erroryc(i,j)) > 0.1       % 较大误差
            Error(i)=Error(i)+D(i,j);
            D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;
        else
            D(i+1,j)=D(i,j);
        end
    end
    
    %计算弱预测器权重
    at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));
    
end

四、代码获取

私信即可

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