【KELM回归预测】基于核极限学习机KELM实现监测点空气质量预报附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着城市化进程的加速和工业化水平的提升，空气质量成为了人们关注的焦点之一。在大气污染治理的过程中，监测点空气质量预报技术的发展变得尤为重要。在这个背景下，核极限学习机（KELM）作为一种新型的监测点空气质量预报方法，受到了广泛关注。

KELM是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，它能够有效地处理监测点空气质量预报中的大规模数据，并且具有很高的预测精度。KELM通过对监测点空气质量数据进行分析和学习，可以实现对未来空气质量的准确预测，为城市大气污染治理提供重要的决策支持。

KELM的优势在于它能够快速处理大规模的监测点空气质量数据，并且具有很高的泛化能力。这意味着即使在数据量较小的情况下，KELM也能够准确地预测未来的空气质量情况。这对于城市管理者和环保部门来说是非常重要的，因为他们需要及时了解未来空气质量的变化趋势，以便采取相应的措施来减少大气污染的影响。

除了在监测点空气质量预报方面的应用，KELM还可以在其他领域发挥重要作用。例如，它可以用于天气预报、环境监测、气象灾害预警等方面，为人们的生活和工作提供更加精准的信息支持。

总的来说，核极限学习机KELM作为一种新型的监测点空气质量预报方法，具有很高的预测精度和泛化能力，能够为城市大气污染治理提供重要的决策支持。随着技术的不断发展和完善，相信KELM在未来会发挥越来越重要的作用，为人们的生活和环境保护做出更大的贡献。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
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);

%%  数据归一化
[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 );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]李永贞,樊永显,杨辉华.KELMPSP:基于核极限学习机的假尿苷修饰位点识别[J].中国生物化学与分子生物学报, 2018, 34(7):9.DOI:CNKI:SUN:SWHZ.0.2018-07-014.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合