WOA-KELM回归预测模型：多变量输入与性能评估

资源摘要信息: "本文介绍了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化的核极限学习机(KELM)回归预测方法，即WOA-KELM回归预测模型，并针对多变量输入数据进行性能分析。该模型通过WOA算法优化核极限学习机的参数，实现了对复杂非线性问题的有效预测。本方法所采用的评价指标为R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均绝对百分比误差），这些指标能够综合反映模型预测的准确性和稳定性。特别强调，所提供的代码具有极高的质量，便于学习和对数据的替换，从而方便了研究人员或工程师在不同场景下的应用和测试。" 知识点详细说明如下： 1. 鲸鱼算法(WOA)：是一种新兴的群体智能优化算法，受到自然界中鲸鱼捕食行为的启发。其核心思想是模拟座头鲸在捕食过程中的气泡网捕食行为，利用这种行为产生的螺旋形状路径来寻找最优解。WOA算法在全局搜索和局部搜索之间进行平衡，表现出较好的全局搜索能力以及较快的收敛速度。 2. 核极限学习机(KELM)：是一种改进的极限学习机(ELM)算法，其基本思想是通过随机设定输入层到隐藏层的权重和隐藏层偏置，使用核技巧来处理非线性问题，因此可以解决传统ELM中隐藏层参数选择的困难。核极限学习机适用于处理复杂的非线性回归问题，展现出较高的预测性能。 3. 回归预测：在统计学和机器学习中，回归是一种基本的预测建模技术。回归模型尝试基于一个或多个自变量（输入变量）预测一个因变量（响应变量）。通常使用R2、MAE、MSE等评价指标来衡量回归模型的预测准确性。 4. 评价指标：文中提及了五种评价指标用于衡量模型性能。 - R2（决定系数）：衡量模型对数据拟合程度的一个指标，取值范围为0到1，值越高表示模型对数据的解释能力越强。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与实际值之间差异的平均大小。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值差值的平方和的平均值。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，具有相同的单位，易于理解和解释。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：衡量预测误差占实际值百分比的平均值，适用于评估预测模型的准确性。 5. 多变量输入模型：在机器学习中，涉及多个输入变量的模型称为多变量模型。这种模型能够处理输入数据的多种特征，并通过这些特征来预测输出结果。 6. 代码质量：代码质量通常指代码的可读性、可维护性、可扩展性、效率和稳定性。高质量的代码易于阅读和理解，便于修改和升级，且具有良好的性能。 7. 数据替换：在模型训练和测试过程中，可以使用不同的数据集来替换原有数据，以便对模型的泛化能力进行测试。 文件名称列表中的文件功能概述： - WOA.m：包含WOA算法核心逻辑的实现代码。 - kernel_matrix.m：负责计算和存储核矩阵的函数，用于KELM模型。 - main.m：主程序文件，用于整合各部分代码，执行模型训练和预测。 - initialization.m：用于初始化模型参数和数据预处理的函数。 - fun.m：定义了优化问题中需要最小化的函数。 - kelmTrain.m：实现KELM模型训练过程的函数。 - kelmPredict.m：用于执行KELM模型的预测过程。 - 使用说明.txt：提供文件使用方法的文档说明。 - data.xlsx：包含实验数据集的Excel文件。