HHO哈里斯鹰算法算法优化KELM核极限学习机（HHO-KELM）回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序，可以读取EXCEL数据。 很方便，容易上手。 （电厂运行数据为例） 温馨提示：联系请考虑是否需要，程序代码商品，一经售出，概不退换。

在电力行业，对电厂运行数据进行精准预测至关重要。今天咱们聊聊用HHO（哈里斯鹰算法）优化KELM（核极限学习机）来做回归预测，还会分享MATLAB代码，并且注释清楚，方便大家上手。

1. 哈里斯鹰算法（HHO）

哈里斯鹰算法是一种新型的元启发式优化算法，模拟了哈里斯鹰群在捕食过程中的协作行为。简单来说，就像一群哈里斯鹰围捕猎物，它们会根据猎物的状态调整策略，有的负责包围，有的负责攻击，通过这样的协作来捕获猎物。在优化问题里，猎物就是我们要找的最优解。

2. 核极限学习机（KELM）

核极限学习机是极限学习机的改进版本，它通过引入核函数，能够处理非线性问题。极限学习机原本就训练速度快，但在面对复杂非线性数据时效果可能欠佳，KELM则通过核函数将数据映射到高维空间，让模型有更好的非线性拟合能力。

3. HHO - KELM的结合

把哈里斯鹰算法和核极限学习机结合起来，HHO就可以去搜索KELM模型中的最优参数，比如核函数的参数等，让KELM在回归预测中发挥更好的性能。这就好比给KELM配备了一个智能导航，能更快更准地找到最优解。

4. MATLAB代码实现

主程序main.m

% 主程序，用于读取EXCEL数据并进行HHO - KELM回归预测
% 以电厂运行数据为例
clear all;
clc;

% 读取EXCEL数据
data = xlsread('power_plant_data.xlsx'); % 假设数据保存在power_plant_data.xlsx文件中
% 这里简单粗暴地读入数据，实际应用中可能需要对数据格式等做更多处理
input_data = data(:, 1:end - 1); % 输入数据，假设最后一列是目标值
target_data = data(:, end); % 目标数据

% 数据归一化处理，让数据在同一尺度，提升模型性能
[input_norm, input_ps] = mapminmax(input_data, 0, 1);
[target_norm, target_ps] = mapminmax(target_data, 0, 1);

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 70%的数据用于训练
train_num = round(size(input_norm, 1) * train_ratio);
train_input = input_norm(1:train_num, :);
train_target = target_norm(1:train_num, :);
test_input = input_norm(train_num + 1:end, :);
test_target = target_norm(train_num + 1:end, :);

% 调用HHO - KELM算法进行训练和预测
[predicted_norm, best_params] = hho_kelm(train_input, train_target, test_input, test_target);

% 反归一化，得到实际预测值
predicted = mapminmax('reverse', predicted_norm, target_ps);

在这个主程序里，首先读取了电厂运行数据的EXCEL文件。接着对数据进行归一化处理，这一步很关键，不同特征的数据如果尺度差异大，模型可能会偏向尺度大的特征，归一化能避免这个问题。然后按照设定的比例划分训练集和测试集。最后调用hho_kelm函数进行训练和预测，并且把预测结果反归一化回原始尺度。

hho_kelm.m函数（简化示例）

function [predicted, best_params] = hho_kelm(train_input, train_target, test_input, test_target)
    % 这里简单设定HHO和KELM的一些参数范围，实际应用可调整
    dim = 2; % 假设要优化的参数维度为2，比如KELM核函数的两个参数
    lb = [0.1, 0.1]; % 参数下限
    ub = [10, 10]; % 参数上限
    max_iter = 50; % 最大迭代次数
    population = 20; % 种群数量

    % 初始化哈里斯鹰种群
    positions = repmat(lb, population, 1) + rand(population, dim).*(repmat(ub, population, 1) - repmat(lb, population, 1));
    fitness = zeros(population, 1);

    for i = 1:population
        % 根据当前参数构建KELM模型并计算适应度
        current_params = positions(i, :);
        model = kelm(train_input, train_target, current_params(1), current_params(2));
        predicted_train = kelm_predict(model, train_input);
        fitness(i) = mean((predicted_train - train_target).^2); % 这里用均方误差作为适应度函数
    end

    [best_fitness, best_index] = min(fitness);
    best_params = positions(best_index, :);

    % 哈里斯鹰算法主循环
    for t = 1:max_iter
        % 各种哈里斯鹰算法的更新策略这里简化没写全
        % 更新哈里斯鹰位置
        for i = 1:population
            % 更新位置的具体计算省略
            new_positions(i, :) = new_position_calculation(positions(i, :), best_params, t, max_iter);
            new_model = kelm(new_positions(i, :), train_input, train_target);
            new_predicted_train = kelm_predict(new_model, train_input);
            new_fitness = mean((new_predicted_train - train_target).^2);
            if new_fitness < fitness(i)
                positions(i, :) = new_positions(i, :);
                fitness(i) = new_fitness;
            end
        end

        [new_best_fitness, new_best_index] = min(fitness);
        if new_best_fitness < best_fitness
            best_fitness = new_best_fitness;
            best_params = positions(new_best_index, :);
        end
    end

    % 用最优参数构建最终KELM模型并进行预测
    final_model = kelm(train_input, train_target, best_params(1), best_params(2));
    predicted = kelm_predict(final_model, test_input);
end

这个hho_kelm函数里，先初始化了哈里斯鹰的种群位置和适应度。通过循环计算每个个体的适应度，这里的适应度就是KELM模型在训练集上的均方误差。然后进入哈里斯鹰算法的主循环，每次循环更新哈里斯鹰的位置，并根据新位置计算新的适应度，更新最优解。最后用最优参数构建KELM模型对测试集进行预测。

kelm.m函数（构建KELM模型示例）

function model = kelm(input, target, param1, param2)
    % 简单的RBF核函数KELM模型构建
    num_samples = size(input, 1);
    hidden_neurons = 50; % 假设隐藏层神经元数量为50
    W = randn(size(input, 2), hidden_neurons); % 随机生成输入层到隐藏层的权重
    b = randn(1, hidden_neurons); % 随机生成隐藏层偏置

    H = zeros(num_samples, hidden_neurons);
    for i = 1:num_samples
        for j = 1: hidden_neurons
            H(i, j) = exp(-param1 * norm(input(i, :) - W(:, j))^2 + param2); % RBF核函数计算隐藏层输出
        end
    end

    beta = pinv(H) * target; % 计算输出层权重
    model.W = W;
    model.b = b;
    model.beta = beta;
    model.param1 = param1;
    model.param2 = param2;
end

kelm函数构建了一个简单的基于RBF核函数的KELM模型。先随机初始化输入层到隐藏层的权重和隐藏层偏置，通过RBF核函数计算隐藏层输出矩阵H，然后用伪逆计算输出层权重beta，最后把模型相关参数保存到model结构体里。

kelm_predict.m函数（KELM预测示例）

function predicted = kelm_predict(model, input)
    num_samples = size(input, 1);
    hidden_neurons = size(model.W, 2);
    H = zeros(num_samples, hidden_neurons);
    for i = 1:num_samples
        for j = 1: hidden_neurons
            H(i, j) = exp(-model.param1 * norm(input(i, :) - model.W(:, j))^2 + model.param2); % 用训练好的模型参数计算隐藏层输出
        end
    end
    predicted = H * model.beta; % 计算预测值
end

kelm_predict函数用训练好的KELM模型对新的输入数据进行预测。同样根据模型参数计算隐藏层输出，再与输出层权重相乘得到预测值。

温馨提示一下，这个程序代码如果作为商品，一旦售出，是概不退换的哦。希望大家能通过这些代码和讲解，在电厂运行数据预测或者其他类似回归预测任务中有所收获。

以上代码只是一个简化示例，实际应用中可能需要根据具体数据和问题进行更多调整和优化。比如数据预处理部分可能要处理缺失值、异常值等，哈里斯鹰算法和KELM模型的参数也需要更细致地调优。