2025/12/25 7:52:22
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程序已调试好#xff0c;可直接运行
1多变量单输出#xff0c;也替换为时间序列预测。
将多项式核函数与高斯核函数加权结合#xff0c;构造出新的混合核函数#xff0c;并引入自动…独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好可直接运行 1多变量单输出也替换为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合构造出新的混合核函数并引入自动编码器对极限学习机进行改进建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过可完全满足您的需求 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法可进行定制改进或替换其他算法蜣螂、鲸鱼优化算法等等适合需要创新的朋友 3直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 4附赠测试数据输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5商品仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果宝子们今天来给大家分享一个超厉害的算法——NGO-DHKELM它是基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测算法哦。这个算法在Matlab语言中已经调试好啦直接就能运行。它不仅可以进行多变量单输出还能替换为时间序列预测呢。算法原理它把多项式核函数与高斯核函数加权结合构造出了新的混合核函数。然后引入自动编码器对极限学习机进行改进从而建立了DHKELM模型。这一套操作下来真的是非常新颖。原始的DHKELM算法在知网用的人很少仅有一两人用过所以咱们这个绝对能满足大家的需求啦北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法哦这里还有个小亮点它可以进行定制改进或者替换成其他算法像蜣螂、鲸鱼优化算法等等简直太适合需要创新的朋友们啦代码亮点这个算法的代码直接替换Excel数据就可以用啦而且注释清晰对于新手小白来说简直太友好了。比如在读取数据的部分data readtable(your_data.xlsx); % 这里把your_data.xlsx替换成你的实际数据文件名 X table2array(data(:,1:end-1)); % 提取输入特征 Y table2array(data(:,end)); % 提取输出标签看是不是很简单明了。这段代码就是从Excel文件中读取数据把前面的列作为输入特征X最后一列作为输出标签Y。运行方式还附赠了测试数据哦输入格式如图2所示这里要是能详细说明下格式就更好啦。运行main文件就能一键出图啦。不过要注意哈这个模型只是提供一个衡量数据集精度的方法没办法保证替换数据就一定能得到让您满意的结果哦。咱们这个商品仅包含Matlab代码大家可以根据自己的需求进一步探索和优化。怎么样是不是感觉这个算法很有趣呀赶紧试试吧#NGO-DHKELM #北方苍鹰算法 #Matlab代码 #多变量回归预测