基于核极限学习机(KELM)的MATLAB回归预测系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的核极限学习机回归预测框架，包含数据预处理与多种核函数自适应功能，支持回归任务的快速建模与高精度预测。

详 情 说 明

核极限学习机(KELM)回归预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)的回归预测系统。该系统采用核函数映射技术，将原始特征空间非线性变换到高维特征空间，结合正则化优化技术和快速矩阵运算，构建了一个高效、准确的回归预测框架。

系统集成了数据预处理、模型训练、参数优化、预测评估和可视化分析等完整功能模块，为用户提供一站式的机器学习回归解决方案。

功能特性

• 数据预处理模块：自动进行数据标准化处理，消除不同特征间的量纲影响
• 核函数自适应选择：支持RBF核、线性核、多项式核等多种核函数灵活选择
• 高效模型训练：基于核技巧实现隐层节点的非线性变换，避免显式特征映射
• 智能参数优化：采用交叉验证方法自动优化正则化参数和核参数
• 全面评估体系：提供MSE、RMSE、R²等多种回归评估指标
• 丰富可视化分析：包含预测结果对比图、误差分布图、学习曲线等可视化展示

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备好训练数据集和测试数据集，确保数据格式正确
2. 配置参数：设置核函数类型、参数优化范围等配置信息
3. 模型训练：系统自动进行数据预处理、参数优化和模型训练
4. 预测评估：对测试数据进行预测并生成评估报告
5. 结果分析：查看可视化图表和模型性能报告

参数配置说明

• 核函数选择：可根据数据特性选择RBF核、线性核或多项式核
• 正则化参数：设置正则化系数的搜索范围，系统自动优化
• 核参数设置：针对不同核函数设置相应的参数（如RBF核的带宽参数）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 足够的内存空间（取决于数据集大小）
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心调度功能，包括数据加载与预处理、模型参数配置、训练过程执行、预测结果生成以及性能评估可视化等一系列完整流程的集成管理。该文件负责协调各个功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的整个预测分析流程顺畅运行，并提供了用户交互接口用于参数设置和结果展示。