具有交叉验证的加权向量均值算法优化核极限学习机(INFO_KELM)的回归预测MATLAB(源代码)

加权向量均值算法优化的核函数极限学习机（INFO_KELM）的回归预测是一种结合了向量加权平均算法（INFO）和核极限学习机（KELM）的优化方法，用于提高回归预测的准确性和效率。以下是关于该方法的详细介绍：

一、背景与理论基础

核极限学习机（KELM）：
KELM是一种基于核函数的极限学习机方法，它结合了极限学习机（ELM）的优点和核函数的特性，用于处理复杂的非线性回归问题。
通过在ELM的隐藏层中引入核函数，KELM能够处理非线性回归问题，并具有较好的泛化能力。
向量加权平均算法（INFO）：
INFO是一种较新的优化算法，用于优化模型的参数，如正则化系数和核函数参数，以提高模型的预测性能。
它通过计算每个参数的权重并取其加权平均值来找到最优参数组合。

二、INFO_KELM回归预测方法

数据预处理：
对原始输入数据进行预处理，如归一化、特征选择等，以减少变量差异对模型性能的影响。
随机初始化网络参数：
随机初始化KELM的隐层神经元的权重和偏置项。
基于INFO优化KELM参数：
利用INFO算法对KELM中的正则化系数和核函数参数进行优化。
通过计算每个参数的权重并取其加权平均值，找到使模型预测性能最优的参数组合。
训练与预测：
使用优化后的参数训练KELM模型。
将输入数据通过隐层神经元得到隐层输出，然后通过输出权重进行线性组合，得到预测结果。
模型评估与优化：
使用评价指标（如均方误差、准确率等）对模型的性能进行评估。
根据评估结果，通过交叉验证等方法对模型进行优化，进一步提高预测性能。

三、优势与应用

优势：
INFO_KELM结合了INFO算法和KELM的优点，能够在保留ELM快速训练特性的基础上，通过优化参数提高模型的预测性能。
该方法能够处理复杂的非线性回归问题，并具有较好的泛化能力。
应用：
INFO_KELM可以应用于各种回归预测任务，如股票价格预测、房价预测等。
在实际应用中，INFO_KELM表现出了较好的性能表现，为回归预测问题提供了一种有效的解决方案。

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
format compact;
currentFolder = pwd;
addpath(genpath(currentFolder));   %添加该目录以及子文件到路径

%%  初始数据导入数据
[DATA]=xlsread('数据集');
input=DATA(:,1:end-1); %输入的特征变量
output=DATA(:,end);   %输出的标签

[N,~]=size(input);
Nu_train= floor(N * 0.8);  % number of learning samples  前80%的数据作为训练数据
Nu_test = N - Nu_train;    % 后20%的数据作为测试数据
input_train=input(1:Nu_train,:);   % 训练数据输入变量
input_test=input(Nu_train+1:N,:);  % 测试数据输入变量
output_train=output(1:Nu_train,:);   % 训练数据输出标签
output_test=output(Nu_train+1:N,:);    % 测试数据输出标签

inputn_train=input_train';  outputn_train=output_train';
inputn_test=input_test';   outputn_test=output_test';
% 数据归一化
[inputn_train,inputps]  =mapminmax(inputn_train);  [outputn_train,outputps]=mapminmax(outputn_train);
inputn_test =mapminmax('apply',inputn_test,inputps);  outputn_test=mapminmax('apply',outputn_test,outputps);

预测结果：

完整代码下载：INFO_KELM下载