独家算法 NGO-DHKELM：北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测

独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替换为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替换其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5商品仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

🎉宝子们，今天来给大家分享一个超厉害的算法——NGO-DHKELM，它是基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测算法哦😎。

这个算法在Matlab语言中已经调试好啦，直接就能运行👏。它不仅可以进行多变量单输出，还能替换为时间序列预测呢🧐。

算法原理

它把多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出了新的混合核函数😜。然后引入自动编码器对极限学习机进行改进，从而建立了DHKELM模型。这一套操作下来，真的是非常新颖😏。原始的DHKELM算法在知网用的人很少，仅有一两人用过，所以咱们这个绝对能满足大家的需求啦～

北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法哦🤩，这里还有个小亮点，它可以进行定制改进，或者替换成其他算法，像蜣螂、鲸鱼优化算法等等，简直太适合需要创新的朋友们啦😎！

代码亮点

这个算法的代码直接替换Excel数据就可以用啦，而且注释清晰，对于新手小白来说简直太友好了🥰。比如在读取数据的部分：

data = readtable('your_data.xlsx'); % 这里把'your_data.xlsx'替换成你的实际数据文件名 X = table2array(data(:,1:end-1)); % 提取输入特征 Y = table2array(data(:,end)); % 提取输出标签

看，是不是很简单明了😃。这段代码就是从Excel文件中读取数据，把前面的列作为输入特征X，最后一列作为输出标签Y。

运行方式

还附赠了测试数据哦📄，输入格式如图2所示（这里要是能详细说明下格式就更好啦😅）。运行main文件就能一键出图啦🎉。

不过要注意哈，这个模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，没办法保证替换数据就一定能得到让您满意的结果哦😔。咱们这个商品仅包含Matlab代码，大家可以根据自己的需求进一步探索和优化😉。

怎么样，是不是感觉这个算法很有趣呀🧐？赶紧试试吧😜！

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