基于NGO-HKELM算法的多变量回归预测Matlab实现与优化

资源摘要信息:"NGO-HKELM北方苍鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（Matlab完整源码和数据）" 1. 北方苍鹰算法（NGO）和混合核极限学习机（HKELM）的介绍 北方苍鹰算法（NGO）是一种模仿自然界中北方苍鹰捕食行为的优化算法，它属于群智能优化算法的一种，通过模拟鹰群的捕食过程，实现对复杂问题的高效搜索和优化。而混合核极限学习机（HKELM）是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，通过结合不同类型的核函数，提升了机器学习模型在多变量回归预测等任务中的性能。 2. 混合核极限学习机（HKELM）的优化参数 在本资源中，主要对HKELM中的两个关键参数进行优化，即正则化系数C和RBF（径向基函数）核的核系数S。正则化系数C用于平衡模型复杂度与数据拟合程度，避免过拟合；而RBF核系数S则影响模型对数据分布的拟合能力。通过使用NGO算法对这两个参数进行优化，可以提高模型的预测准确性。 3. 运行环境及数据集说明 本资源的运行环境指定为Matlab2021b版本，需要确保安装的Matlab版本与此一致。数据集为Excel格式，其特点为包含多个特征作为输入，输出为单个变量的多变量回归预测数据。用户需要将所有文件放置在同一个文件夹中，便于程序调用和管理。 4. 主程序介绍及输出指标 本资源的主程序文件名为main.m，运行该程序即可启动多变量回归预测。在命令窗口中将输出多个性能指标，包括决定系数R2、平均绝对误差（MAE）、平均偏差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）。这些指标从不同角度评价模型的预测性能，帮助用户了解模型的准确性和可靠性。 5. 代码特点 该资源的代码具有以下特点：首先采用参数化编程方式，使得参数的更改变得简单快捷；其次，代码结构清晰，编程思路明确，便于理解和维护；最后，代码中包含详细的注释，方便用户理解每一部分的功能和作用。 6. 适用对象及作者介绍 该资源适合于大学生的课程设计、期末大作业以及毕业设计等场景，尤其适合于学习和研究智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域的学生。资源的作者是一位拥有8年Matlab、Python算法仿真工作经验的大厂资深算法工程师，专业领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多个方向，有丰富的算法仿真实验经验。 7. 自定义和数据集定制 作者还提供了源码和数据集的定制服务，需要该服务的用户可以联系作者进行私信咨询。这为有特殊需求的用户提供了便捷的解决方案，可以根据自己的实际需求，获取更加个性化和精确的仿真资源。 总结而言，本资源通过将NGO算法与HKELM结合，为多变量回归预测问题提供了一种高效且实用的解决方案。资源内容丰富，既包含完整的源码和数据集，也提供详细的使用说明和性能评价指标，能够帮助相关领域的研究人员和学生快速入门和深入研究。