基于深度混合核极限学习机(DHKELM)的回归预测及其优化算法研究

内容概要：本文介绍了基于深度混合核极限学习机（DHKELM）的回归预测方法及其优化算法。DHKELM结合了极限学习机和混合核技巧的优点，适用于处理复杂的非线性问题。文中详细解释了DHKELM的工作原理，包括非线性变换、特征提取和降维。优化算法方面，主要介绍了北方苍鹰NGO算法以及其他替代方法，如梯度下降和遗传算法。此外，还提供了Python代码示例，展示了模型的训练和预测过程。最后，通过对多个数据集的实验验证了DHKELM的有效性，指出其在处理非线性问题上优于传统方法，并强调了优化算法对模型性能的重要影响。 适合人群：从事机器学习、数据分析及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对回归预测和优化算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解和掌握DHKELM的工作原理及其在回归预测中的应用；②学习并实践不同优化算法对DHKELM模型性能的影响；③通过代码示例加深对模型实现的理解。 其他说明：尽管DHKELM表现出色，但在处理高维数据时仍存在挑战，未来研究可关注更多特征提取方法以及优化算法的选择对模型性能的影响。