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🔥 内容介绍

在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它通过建立输入与输出之间的关系模型来预测未知数据的输出。近年来，随着人工智能和大数据的快速发展，研究者们提出了许多不同的回归预测算法。本文将介绍几种常见的多输入单输出回归预测算法，包括GWO-KELM、PSO-KELM、BPNN、KLEM和ELM。

首先，我们来介绍GWO-KELM算法。GWO是灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer）的简称，它是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法。GWO-KELM算法将灰狼优化算法与核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine）相结合，通过优化核函数参数和隐含层神经元的权重来提高回归预测的准确性。

接下来，我们介绍PSO-KELM算法。PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的简称，它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。PSO-KELM算法将粒子群优化算法与核极限学习机相结合，通过优化核函数参数和隐含层神经元的权重来提高回归预测的准确性。

第三个算法是BPNN（Back Propagation Neural Network），它是一种基于误差反向传播算法的神经网络模型。BPNN通过不断调整网络中的权重和阈值，以最小化实际输出与期望输出之间的误差，从而实现回归预测任务。

接下来是KLEM算法，它是一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）的回归预测算法。KLEM通过构建一个非线性映射函数来将输入数据映射到高维空间，并通过最小化误差函数来确定最佳的超平面，从而实现回归预测任务。

最后一个算法是ELM（Extreme Learning Machine），它是一种基于随机隐藏层神经网络的回归预测算法。ELM通过随机生成隐藏层神经元的权重和阈值，并通过最小二乘法来确定输出层的权重，从而实现回归预测任务。

以上介绍了几种常见的多输入单输出回归预测算法，它们在不同的应用场景中有着各自的优势和适用性。在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的算法来进行回归预测任务，以提高预测的准确性和可靠性。当然，随着机器学习领域的不断发展，还会有更多新的回归预测算法被提出和应用。我们期待着未来的研究和创新，为回归预测任务带来更好的解决方案。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合