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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，回歸預(yù)測是一項重要的任務(wù)，它通過建立輸入與輸出之間的關(guān)系模型來預(yù)測未知數(shù)據(jù)的輸出。近年來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，研究者們提出了許多不同的回歸預(yù)測算法。本文將介紹幾種常見的多輸入單輸出回歸預(yù)測算法，包括GWO-KELM、PSO-KELM、BPNN、KLEM和ELM。

首先，我們來介紹GWO-KELM算法。GWO是灰狼優(yōu)化算法（Grey Wolf Optimizer）的簡稱，它是一種基于自然界灰狼群體行為的優(yōu)化算法。GWO-KELM算法將灰狼優(yōu)化算法與核極限學(xué)習(xí)機（Kernel Extreme Learning Machine）相結(jié)合，通過優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)和隱含層神經(jīng)元的權(quán)重來提高回歸預(yù)測的準確性。

接下來，我們介紹PSO-KELM算法。PSO是粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）的簡稱，它是一種模擬鳥群覓食行為的優(yōu)化算法。PSO-KELM算法將粒子群優(yōu)化算法與核極限學(xué)習(xí)機相結(jié)合，通過優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)和隱含層神經(jīng)元的權(quán)重來提高回歸預(yù)測的準確性。

第三個算法是BPNN（Back Propagation Neural Network），它是一種基于誤差反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BPNN通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和閾值，以最小化實際輸出與期望輸出之間的誤差，從而實現(xiàn)回歸預(yù)測任務(wù)。

接下來是KLEM算法，它是一種基于最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine）的回歸預(yù)測算法。KLEM通過構(gòu)建一個非線性映射函數(shù)來將輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間，并通過最小化誤差函數(shù)來確定最佳的超平面，從而實現(xiàn)回歸預(yù)測任務(wù)。

最后一個算法是ELM（Extreme Learning Machine），它是一種基于隨機隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測算法。ELM通過隨機生成隱藏層神經(jīng)元的權(quán)重和閾值，并通過最小二乘法來確定輸出層的權(quán)重，從而實現(xiàn)回歸預(yù)測任務(wù)。

以上介紹了幾種常見的多輸入單輸出回歸預(yù)測算法，它們在不同的應(yīng)用場景中有著各自的優(yōu)勢和適用性。在實際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體問題的特點選擇合適的算法來進行回歸預(yù)測任務(wù)，以提高預(yù)測的準確性和可靠性。當然，隨著機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，還會有更多新的回歸預(yù)測算法被提出和應(yīng)用。我們期待著未來的研究和創(chuàng)新，為回歸預(yù)測任務(wù)帶來更好的解決方案。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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 );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合