海洋捕食者算法优化核极限学习机：高效多变量回归预测

资源摘要信息: 海洋捕食者算法(MPA)是一种模仿海洋生物捕食行为的优化算法，通过模拟捕食者和猎物之间的动态互动来寻找最优解。核极限学习机(KELM)是一种高效的机器学习算法，它结合了极限学习机(ELM)与核方法的优势，适用于解决复杂的非线性问题。将MPA与KELM结合，形成MPA-KELM回归预测模型，可以有效地应用于多变量输入数据集的回归分析。 在MPA-KELM回归预测模型中，MPA用于优化KELM的参数，以提高模型的预测精度。该模型评价指标使用了R平方(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等。R2值越接近1，表明模型对数据的拟合程度越高；MAE是最直接的预测准确性度量指标，数值越小表示预测误差越小；MSE、RMSE作为误差的平方和及其平方根，能够更敏感地反映出较大的误差；MAPE则提供了一个相对误差度量，有助于理解预测值与实际值之间的差异。 代码文件列表中的每个文件承担不同的功能。其中MPA.m是核心的优化算法实现，它负责整个优化过程的逻辑和策略。kernel_matrix.m很可能与生成核矩阵相关，这对于核方法至关重要。main.m文件是主程序入口，用于启动和控制整个MPA-KELM预测流程。initialization.m用于初始化相关变量和参数，为算法运行做准备。fun.m可能包含了目标函数的定义，即评估和优化的目标。kelmTrain.m和kelmPredict.m分别用于训练和预测核极限学习机模型。levy.m文件名暗示它可能实现了Levy飞行机制，这是MPA算法中模拟猎物运动的关键部分。使用说明.txt文件应该提供了关于如何使用这些代码文件进行MPA-KELM回归预测的具体指导。data.xlsx则可能是一个包含测试和训练数据的工作表，用于演示算法的应用。 MPA-KELM模型在实际应用中，尤其是在需要处理高度非线性和复杂数据关系的场景，如金融市场分析、生物信息学、气象预测等领域，展现出了优秀的性能。对于数据科学和机器学习工程师来说，这一模型提供了一种强大的工具，不仅在理论研究上有其价值，在实际应用中也能提高预测的准确性，减少时间成本。此外，代码质量的高要求意味着用户可以更轻松地理解和应用模型，同时也便于修改和替换数据，满足不同场景下的特定需求。