灰狼算法优化混合核ELM的多变量回归预测研究

资源摘要信息:"基于灰狼算法优化的混合核极限学习机（GWO-HKELM）回归预测模型是一种结合了灰狼优化算法（GWO）和混合核极限学习机（HKELM）的先进预测技术。该模型专门应用于数据回归预测，尤其是多变量输入数据集。GWO算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于灰狼的社会等级和狩猎行为。通过模拟灰狼的领导和追踪机制，GWO算法能够在复杂的搜索空间中有效地寻找最优解。在GWO-HKELM模型中，GWO用于优化HKELM的关键参数，以提高模型的预测性能。 HKELM是一种改良的极限学习机，它结合了多个核函数的优点，通过自动调整核权重系数和参数来提高模型的泛化能力和适应性。这种模型特别适用于处理非线性和线性可分的复杂数据集。在优化过程中，HKELM的正则化系数、核参数和核权重系数是关键变量，它们的设置直接影响模型的准确性和效率。 评价指标如R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）等被用于衡量模型预测的性能。这些指标帮助评估者了解模型在拟合历史数据和预测未来趋势方面的准确性。代码的高质量确保了模型可以轻松地被其他研究者学习和使用，同时也方便了数据的替换和模型参数的调整。 文件列表中的各个文件在GWO-HKELM模型的实现中扮演着关键角色。例如，GWO.m文件包含了灰狼算法的核心优化逻辑；calc_error.m用于计算预测误差；main.m可能是模型的主要执行脚本，负责整个流程的控制；kernel_matrix.m用于计算核矩阵；fobj.m定义了优化的目标函数；initialization.m负责初始化模型参数；kelmTrain.m和kelmPredict.m分别用于训练和预测HKELM模型；data.xlsx是一个数据文件，包含了用于训练和测试模型的数据集。 GWO-HKELM模型通过有效地集成GWO算法和HKELM的优势，在处理多变量数据回归预测任务时展现了极大的潜力。该模型不仅适用于特定的数据分析领域，还可以推广到各种涉及回归分析的领域，如金融分析、市场预测、气象建模和生物信息学等。通过调整和优化模型参数，GWO-HKELM能够在保证计算效率的同时，显著提高预测的精确度和稳定性。"