MATLAB 鲨鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)回归预测算法

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1 基本定义

鲸鱼优化算法与混合核极限学习机相结合，形成了一种用于回归预测的复合型算法，即WOA-HKELM。该方法的核心机制主要涵盖以下多个关键环节：

初始设定：确定鲸鱼群体的起始坐标及运动速率，并对混合核极限学习机的相关参数进行初始化配置。

适应度评估：依据目标函数的计算结果，为每只鲸鱼分配对应的适应度值，并据此筛选出当前最优解。

位置与速度调整：基于鲸鱼个体的适应度水平以及目标函数的表现，对每只鲸鱼的位置和速度进行动态更新。

边界控制：对鲸鱼的移动范围实施限制措施，确保其在合理区间内活动。

模型构建：采用经过鲸鱼优化算法调整后的核函数参数，建立混合核极限学习机模型结构。

模型训练：通过训练集数据对所构建模型进行训练过程，计算输出权重矩阵以实现输入数据的有效分类处理。

预测执行：利用已经完成训练的模型对测试数据集进行预测操作，并生成相应的预测结果输出。

终止判断：当满足预设终