分类预测|基于粒子群优化核极限学习机的Adaboost集成模型数据分类预测Matlab程序 PSO-KELM-Adaboost

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前言

分类预测|基于粒子群优化核极限学习机的Adaboost集成模型数据分类预测Matlab程序 PSO-KELM-Adaboost

一、PSO-KELM-Adaboost模型

PSO-KELM-Adaboost模型结合了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）、核化极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）和自适应增强（Adaboost）三个技术，用于解决分类问题。下面详细解释每个部分的原理和整个模型的过程：

1. 核化极限学习机 (KELM)

极限学习机（ELM）是一种单隐层前馈神经网络，它通过随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置，快速学习输出层到隐层的权重。KELM则是ELM的核化版本，它通过核函数将输入数据映射到高维空间中，以处理非线性分类问题。

具体步骤如下：

• 初始化隐层参数：随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置。
• 计算隐层输出：使用激活函数（如sigmoid或ReLU）计算隐层输出。
• 求解输出权重：通过正则化或者矩阵求逆等方法求解输出层到隐层的权重。
• 预测：使用得到的权重和输入数据预测输出。

2. 粒子群优化 (PSO)

粒子群优化是一种群体智能算法，模拟鸟群或鱼群寻找最优位置的过程。在KELM中，PSO被用来优化KELM的参数，如正则化参数、核函数参数等，以提高分类器的性能。

具体步骤如下：

• 初始化粒子群：随机初始化一组粒子，每个粒子代表一个可能的解（一组参数）。
• 更新粒子位置：根据每个粒子的当前位置和速度，更新其位置和速度，通过评价函数评估其性能。
• 更新全局最优解：记录整个群体中最优的解（性能最好的粒子的位置）。
• 迭代优化：重复更新粒子位置和全局最优解，直到达到预设的迭代次数或收敛条件。

3. 自适应增强 (Adaboost)

Adaboost是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器（在这里是KELM）来提高整体分类器的性能。它的基本思想是根据前一轮分类器的错误来调整训练样本的权重，使得后一轮分类器能够更关注先前分类错误的样本，从而不断提升分类器的准确性。

具体步骤如下：

• 初始化样本权重：将每个训练样本的权重初始化为相等。
• 训练弱分类器：使用当前样本权重训练一个弱分类器（这里是KELM）。
• 更新样本权重：根据分类器的表现更新样本的权重，错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。
• 计算分类器权重：根据分类器在训练集上的错误率计算其权重。
• 组合弱分类器：根据分类器的权重组合成一个强分类器。

PSO-KELM-Adaboost模型的整体过程

1. 初始化：随机初始化PSO和KELM的参数，初始化Adaboost的权重和样本权重。

2. PSO优化KELM：使用PSO优化KELM的参数，例如核函数参数和正则化参数，以提高KELM的分类性能。

3. 训练KELM：使用优化后的KELM训练数据集，得到第一个弱分类器。

4. Adaboost集成：根据KELM的分类误差率计算其权重，更新训练样本的权重，然后迭代训练新的KELM分类器。

5. 重复迭代：重复第3步和第4步，直到达到预设的迭代次数或者达到停止条件（例如分类准确率满足要求）。

6. 组合模型：将所有训练好的KELM分类器根据其权重组合成最终的PSO-KELM-Adaboost集成分类器。

总结

PSO-KELM-Adaboost模型通过结合粒子群优化、核化极限学习机和自适应增强的方法，能够有效处理复杂的非线性分类问题，提高分类器的准确性和泛化能力。该模型利用粒子群优化调节KELM的参数，然后通过Adaboost机制集成多个KELM分类器，从而达到更好的分类性能。

二、实验结果

三、核心代码

K = 10;      % 弱预测器个数      
for i=1:K  %%  优化算法[Best_score, Best_pos, curve] = PSO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%  获取最优参数C = Best_pos(1, 1);       % 核函数参数rbf_g = Best_pos(1, 2);   % 惩罚参数%%  建立模型[TrainingTime, TrainingAccuracy, kelm_Model]=elm_kernel_train(p_train,t_train,num_class,1,C, 'RBF_kernel',rbf_g);%% 预测结果[~, T_sim1] = elm_kernel_predict(p_train, p_train, kelm_Model);%% 预测误差erroryc(i,:) = T_train - T_sim1;%% 测试数据预测[~,test_simu(i,:)] = elm_kernel_predict(p_test, p_train, kelm_Model);%% 调整D值Error(i) = 0;for j = 1:numlif abs(erroryc(i,j)) > 0.1       % 较大误差Error(i)=Error(i)+D(i,j);D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;elseD(i+1,j)=D(i,j);endend%% 计算弱预测器权重at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));%% D值归一化D(i+1,:)=D(i+1,:)/sum(D(i+1,:));enddisp(['Adaboost集成模型权重系数为',num2str(at)])

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出