SSA-KELM多输入多输出回归 基于麻雀搜索算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手(多输入多输出回归预测) 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel [憨笑]若需要保存模型预测新数据的输出值也可以私信定制 需要其他算法都可以做 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行 代码只是个工具无法替换数据就达到你想要的效果考虑好再最近在帮实验室师弟处理风速预测的活儿发现多输出回归真是个磨人的小妖精——尤其是当你要同时预测六个不同高度的风速时。传统KELM那玄学般的参数选择简直让人头秃直到我试了这个SSA优化版的魔改KELM好家伙预测误差直接砍半先丢个核心代码结构镇楼% 主程序骨架 data xlsread(你的数据.xlsx); % 小白注意把文件扔对路径 [input,output] split_data(data,0.7); % 三七分训练测试集 ssa_params struct(麻雀数量,20,最大迭代,50); [最优核参数, 最优正则化系数] 麻雀优化(适应度函数,...); % 这里藏着黑魔法 kelm_model KELM_训练(input.train, output.train, 最优核参数, 最优正则化系数); 预测结果 KELM_预测(kelm_model, input.test); 画图对比(output.test, 预测结果); % 灵魂可视化 disp(计算指标(output.test, 预测结果)); % R2/MAE/MBE三连暴击重点说几个新人容易跪的坑数据预处理部分藏着魔鬼细节。比如这个归一化操作% 数据归一化保命操作 function [norm_data, settings] normalize(data) settings.min min(data); settings.max max(data); norm_data (data - settings.min) ./ (settings.max - settings.min eps); end很多新手直接拿原始数据硬怼结果模型输出直接NaN警告。注意那个eps是防止除零的神来之笔别手欠删掉。麻雀搜索的动态平衡很有意思。看这段位置更新逻辑% 麻雀位置更新核心代码 if rand() 0.5 新位置 当前最佳位置 * exp(-迭代次数/最大迭代); else 新位置 当前最佳位置 randn() * ones(1,维度); end这里融合了指数衰减和随机扰动比单纯粒子群多了些灵动。实际测试中发现对核参数这种高敏感度的优化特别有效。KELM核矩阵计算有个加速技巧function omega kernel_matrix(X, kernel_type, param) % 核矩阵并行计算时间省一半 n size(X,1); omega zeros(n,n); parfor i 1:n omega(i,:) kernel_func(X(i,:), X, kernel_type, param); end end用parfor开启多线程特别是当你的输出维度outdim设到10以上时速度提升肉眼可见。不过要注意MATLAB默认并行池设置数据量太大可能爆内存。SSA-KELM多输入多输出回归 基于麻雀搜索算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手(多输入多输出回归预测) 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel [憨笑]若需要保存模型预测新数据的输出值也可以私信定制 需要其他算法都可以做 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行 代码只是个工具无法替换数据就达到你想要的效果考虑好再实测某风电数据集输入8维输出6维的表现R2: [0.912, 0.885, 0.862, 0.847, 0.834, 0.819] MAE: [1.34, 1.56, 1.78, 1.92, 2.03, 2.15]重点看第三个输出维度的预测对比图图1波峰波谷捕捉得相当到位。不过要注意当输出维度超过10时建议把麻雀种群数量调到30以上否则容易陷入局部最优。最后给伸手党指条明路替换数据时切记保持excel格式输入输出连续存放。比如你的数据是12输入5输出就把excel前12列作为输入后5列作为输出然后在main.m里把outdim5改好。运行报错十有八九是数据维度没对齐重点检查xlsread后的矩阵尺寸。需要做电力负荷/气象多步预测的兄弟可以试试把输出步长调成2424小时预测我这边实测RMSE能控制在标准值的15%以内。不过注意这种时序预测最好在输入里加入滞后项原始代码需要稍微魔改下数据重组部分。