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在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和结果。极限学习机（ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，它在回归预测任务中表现出色。然而，为了进一步提高其性能，我们可以结合鲸鱼算法（WOA）进行优化，从而实现更准确的数据回归预测。
鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼觅食行为的优化算法，它模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为，通过调整自身位置来寻找最优解。结合鲸鱼算法和极限学习机，可以有效地优化ELM模型的权重和偏置，从而提高回归预测的准确性和稳定性。
为了实现基于鲸鱼算法优化极限学习机的数据回归预测，我们可以按照以下步骤进行：
数据准备：首先，我们需要准备回归预测所需的数据集，包括输入特征和对应的输出标签。确保数据集的质量和完整性对于模型的训练和预测至关重要。
极限学习机模型：接下来，我们需要构建极限学习机模型，包括输入层、隐藏层和输出层。ELM模型的随机初始化权重和偏置将在后续的优化过程中进行调整。
鲸鱼算法优化：将鲸鱼算法应用于极限学习机模型中，通过迭代调整权重和偏置，使模型逐渐收敛到最优解。鲸鱼算法的搜索策略和更新机制将帮助我们找到更优秀的模型参数。
模型训练和预测：经过鲸鱼算法优化的极限学习机模型将进行训练，并用于回归预测任务。通过验证集和测试集的评估，我们可以评估模型的性能和泛化能力。
通过以上步骤，我们可以实现基于鲸鱼算法优化极限学习机的数据回归预测。这种方法不仅可以提高模型的准确性和稳定性，还可以加快模型的收敛速度，节省计算资源和时间成本。
总的来说，基于鲸鱼算法优化极限学习机的数据回归预测是一种有效的方法，它结合了两种优秀的机器学习技术，为回归预测任务带来了新的可能性和突破。在未来的研究和应用中，我们可以进一步探索和优化这种方法，以满足不同领域和场景的需求。希望这种方法能够为数据科学家和机器学习工程师提供新的思路和启发，推动机器学习技术的发展和应用。
%% 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 );
[1] Zhang K , Zhang Y , Zhang G ,et al.A novel hybrid model based on ESMD-PE and mRMR-LSTM-Adaboost for short-term wind power prediction[J].AIP Advances, 2021, 11(12):-.
[2] 林绪骞.基于鲸鱼算法优化ELM的新疆铁路网规模预测[J].现代科学仪器, 2019(2):5.
[3] 周孟然,凌胜,来文豪,等.基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别[J].[2023-12-16].
[4] 田宏伟,李志鹏,王煜伟,等.CEEMDAN-WOA-ELM模型风机振动趋势预测[J].中国测试, 2020, 46(7):7.DOI:10.11857/j.issn.1674-5124.2019100074.
