GA-KELM分类预测 | Matlab遗传算法优化核极限学习机分类预测

✅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

在机器学习领域，数据分类是一个重要且常见的任务。为了提高分类算法的准确性和效率，研究人员一直在寻找新的方法和技术。其中，遗传算法（Genetic Algorithm）和核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine）是两个备受关注的研究方向。本文将介绍如何使用遗传算法优化核极限学习机（GA-KELM）来实现数据分类。

首先，让我们简要了解一下遗传算法和核极限学习机的基本概念。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它通过模拟遗传变异、交叉和选择等操作，逐步优化问题的解。遗传算法具有全局搜索能力和并行处理能力，适用于解决复杂的优化问题。

核极限学习机是一种基于人工神经网络的机器学习算法。与传统的神经网络相比，核极限学习机具有更快的训练速度和更好的泛化能力。它通过随机选择一部分训练样本来训练隐含层的权重，然后使用核函数将输入样本映射到隐含层，最后使用线性回归求解输出权重。

在GA-KELM中，遗传算法用于优化核极限学习机的参数，以提高分类算法的性能。具体而言，遗传算法通过对核函数的选择、隐含层节点数的确定和正则化参数的调整等操作，逐步优化核极限学习机的性能。

下面，我们将详细介绍GA-KELM的实现步骤。

第一步是选择适当的核函数。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。选择合适的核函数可以更好地适应不同类型的数据。

第二步是确定隐含层节点数。隐含层节点数的选择与数据的复杂性有关。通常，节点数越多，模型的表达能力越强，但也容易导致过拟合。因此，需要通过交叉验证等方法选择合适的节点数。

第三步是调整正则化参数。正则化参数用于控制模型的复杂度，避免过拟合。可以使用网格搜索等方法来选择最优的正则化参数。

第四步是使用遗传算法进行参数优化。遗传算法通过模拟自然进化过程，逐步优化核极限学习机的参数。具体而言，它通过交叉、变异和选择等操作，不断生成新的个体，并根据适应度函数对个体进行评估和选择。

最后，我们使用优化后的GA-KELM模型对测试数据进行分类。根据分类结果和评价指标，可以评估模型的性能和准确性。

综上所述，基于遗传算法优化核极限学习机（GA-KELM）是一种有效的数据分类方法。它通过遗传算法的全局搜索能力和核极限学习机的快速训练速度，提高了分类算法的性能和准确性。在实际应用中，我们可以根据具体问题的需求选择合适的核函数、确定隐含层节点数和调整正则化参数，以获得最佳的分类结果。

📣 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

🔗 参考文献

[1] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:202110347388[P][2023-10-02].

[2] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:CN202110347388.2[P].CN113066481A[2023-10-02].

[3]  Roushangar K , Shahnazi S , Sadaghiani A A .An efficient hybrid grey wolf optimization-based KELM approach for prediction of the discharge coefficient of submerged radial gates[J].Soft Computing, 2022, 27(7):3623-3640.DOI:10.1007/s00500-022-07614-7.

🎈 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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合