DBO-HKELM混合核极限学习机在Matlab中的多变量回归优化

资源摘要信息:"本资源是关于在Matlab环境下实现基于DBO-HKELM（深度学习算法DBO结合混合核极限学习机）蜣螂算法优化的多变量回归预测的完整项目。项目包括源代码和所需的数据集，适用于Matlab2021b运行环境，主要使用excel数据集作为输入，其中包含多个特征和一个目标变量，实现多变量回归预测任务。源代码以main.m为核心主程序，用户可以方便地通过更改参数化编程中的设置来满足不同的预测需求，并且代码编写思路清晰，注释详尽，便于理解和二次开发。项目代码运行后，在命令窗口会输出R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MBE（平均偏差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、RMSE（均方根误差）等多指标评价结果，供用户评估预测模型的性能。 该资源对从事Matlab和Python算法仿真工作的人员，特别是大学生课程设计、期末大作业和毕业设计的学生，提供了极大的便利。资源的作者是一位具有8年经验的资深算法工程师，专长于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多领域算法仿真实验。此外，作者还提供了更多仿真源码和数据集定制的服务。 在技术层面，资源涉及的核心知识点包括： 1. Matlab编程：Matlab是数学软件包，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。本资源展示了Matlab在机器学习领域，特别是回归分析中的应用。 2. 混合核极限学习机（HKELM）：HKELM是极限学习机（ELM）的一种扩展，它结合了多个核函数的优势，通过学习对数据进行有效映射，提高模型的预测准确率和泛化能力。 3. 深度学习算法DBO（Deep Belief Optimization）：DBO是一种基于深度信念网络的优化技术，能够通过迭代过程找到最优解。 4. 蜣螂算法：这是一种启发式算法，受自然界中某些昆虫行为的启发，用于解决优化问题。在此项目中，它被用来优化HKELM模型的参数。 5. 多变量回归分析：这是一种统计技术，用于预测一个或多个自变量（输入特征）和因变量（输出目标）之间的关系。 6. 性能指标：在模型评估中，R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等指标被用来衡量预测模型的性能好坏。 7. 参数化编程：即编程时将程序中的常数、变量参数化，使得当需要改变某些值时，不需要修改程序代码本身，只需改变参数值即可，提高了代码的通用性和灵活性。 8. 注释：编程中加入注释是为了提高代码的可读性和可维护性，便于其他开发者理解和后续的开发工作。 通过本资源的使用，不仅可以完成多变量回归预测任务，还能够学习和理解DBO-HKELM算法的工作机制，以及Matlab在机器学习和数据分析中的应用。"