SSA-HKELM算法优化多变量回归预测性能研究

资源摘要信息:"基于麻雀算法优化混合核极限学习机回归预测（SSA-HKELM）是一项结合了麻雀搜索算法（SSA）与混合核极限学习机（HKELM）的先进数据回归预测技术。SSA是一种新型的启发式优化算法，模仿麻雀的社会行为和群体觅食策略进行全局搜索。HKELM是极限学习机（ELM）的一种扩展，它能够处理复杂的非线性问题，通过使用不同的核函数来提升模型的泛化能力。在回归分析中，SSA被用来优化HKELM的关键参数，包括正则化系数、核参数和核权重系数，以提高模型预测的准确性。 SSA-HKELM模型主要面向多变量输入数据集，能够适用于具有多个自变量的回归分析问题。优化参数的过程旨在找到最佳的参数组合，使得模型的预测结果最为接近真实值。评价SSA-HKELM模型性能的指标包括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。这些指标能够全面地反映模型预测的精确度、准确性和可靠性。 在实际应用中，SSA-HKELM模型的代码实现高度优化，用户可以方便地学习和替换数据。代码中包含多个函数模块，如SSA.m文件用于实现麻雀算法，而calc_error.m文件则用于计算模型的误差，main.m作为主程序文件协调整个模型的运行流程。另外，kernel_matrix.m和fobj.m等文件分别用于生成核矩阵和定义目标函数，initialization.m用于初始化算法参数，kelmTrain.m和kelmPredict.m分别用于训练模型和进行预测。最后，data.xlsx是一个示例数据文件，展示了如何为模型准备和组织输入数据。 SSA-HKELM回归预测技术在众多领域有着广泛的应用前景，如金融分析、气象预报、疾病诊断、交通流量预测等，它能够为决策者提供更为精确的数据支持。"