基于 MATLAB 的 INFO-ELM 及向量加权算法优化的极限学习机在多输入单输出回归预测中的应用（含完整代码与数据）

简介：
本研究利用MATLAB开发INFO-ELM及向量加权算法优化的极限学习机，用于提升多输入单输出回归预测模型的精度，并提供完整代码和数据支持。 本段落介绍了使用MATLAB实现INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）来进行多输入单输出回归预测的方法。首先生成了一个带有噪声的时间序列合成数据集；接着，通过向量加权技术优化了极端学习机ELM的输入特征，进而提升了整个回归预测的性能；然后演示了模型训练和预测过程，并最终评估该方法的有效性并展示了实验结果对比图表。 该项目不仅提供了详细的MATLAB脚本代码，还包含了完整的实验数据。适用人群包括从事数据分析、机器学习领域的研究者或开发工程师，特别是关注极限学习机算法及其优化的人士。此项目对于处理多维度属性数据且需要对单一连续变量进行精准预测的实际任务特别有用。 此外，该项目还包括了未来潜在的研究发展方向，如数据集扩展、采用其他优化算法、模型集成技术的应用以及将方法推广到多输出情况等。