Advertisement

基于麻雀算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与核极限学习机的时间序列预测模型（SSA-KELM），并提供了该模型的具体MATLAB实现方法，有效提升预测精度。 基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的时间序列预测方法研究了如何利用麻雀搜索策略改进核极限学习机以提高时间序列预测的准确性。该方法在MATLAB环境中实现，代码质量高且易于理解与修改数据，适用于深度探究和实际应用。 模型评价指标包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），用于全面评估预测效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于麻雀算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与核极限学习机的时间序列预测模型（SSA-KELM），并提供了该模型的具体MATLAB实现方法，有效提升预测精度。 基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的时间序列预测方法研究了如何利用麻雀搜索策略改进核极限学习机以提高时间序列预测的准确性。该方法在MATLAB环境中实现，代码质量高且易于理解与修改数据，适用于深度探究和实际应用。 模型评价指标包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），用于全面评估预测效果。
     
  • 基于麻雀算法优化的极限学习机(SSA-ELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB实现，模型评估指标包括R值
    优质
    本文提出了一种结合麻雀搜索算法与极限学习机的SSA-ELM模型，并通过MATLAB实现了该模型用于时间序列预测。实验结果表明，基于R值等评价标准，SSA-ELM模型在预测精度上表现优异。 基于麻雀算法优化极限学习机（SSA-ELM）的时间序列预测方法使用了包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE在内的多个模型评价指标，其MATLAB代码质量高且易于理解和修改数据。
     
  • 基于麻雀算法优化的MATLAB中VMD-SSA-KELM与VMD-KELM在多输入单输出时间序列预测中的应用示例
    优质
    本研究提出并比较了两种利用MATLAB实现的时间序列预测模型——VMD-SSA-KELM和VMD-KELM，采用麻雀搜索算法优化其参数，在多输入单输出场景中验证了前者的优越性。 本段落通过 MATLAB 脚本示例详细解释了利用 VMD-SSA-KELM 和 VMD-KELM 方法来进行多输入单输出时间序列预测的过程。该过程包括数据预处理阶段，如生成含有噪声的正弦波形并进行可视化展示，在此基础上执行变分模态分解(VMD)，使用滑动平均(SSA)进一步平滑处理，并引入核极限学习机(KELM)完成最终的时间序列建模。特别介绍了如何利用麻雀算法提升模型参数准确性，并提供了完整的程序代码和所需数据。 本段落适用人群为从事信号处理与时间序列数据分析的研究员和技术工程师，尤其是那些对使用 MATLAB 工具包进行复杂算法实现感兴趣的专业人士。该方法可用于各种时间序列预测任务中，例如经济趋势预报、气象变化分析等领域中的历史数据建模，并验证不同预测方法间的性能差异。 文中详细描述了每一步骤的具体实施办法与代码示例，便于读者直接运行并调整以测试自己的实际数据。此外还包括有关各主要步骤背后的理论支持和相应的参考资源列表，供进一步深造使用。
     
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种创新方法，结合麻雀搜索算法与核极限学习机（KELM）以增强分类准确性，并附带详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码
     
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种创新方法，使用麻雀搜索算法优化核极限学习机（KELM）参数，增强其分类性能，并附有详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码 该文档介绍了如何利用麻雀搜索算法对核极限学习机（KELM）进行优化，并提供了相应的MATLAB实现代码，以提高分类任务的性能和效率。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆神经网络在多变量时间序列预测中的应用，SSA-LSTM多维时间序列预测
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与长短期记忆神经网络的方法（SSA-LSTM），有效提升了多变量时间序列预测的精度和稳定性。 麻雀算法（SSA）优化了长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，称为SSA-LSTM多维时间序列预测方法。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并可方便地替换数据。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的极限学习机在时间序列预测中的应用及MATLAB实现，评价指标为R2等
    优质
    本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法改进的极限学习机模型，并应用于时间序列预测中。文中详细介绍了该模型的构建过程及其在MATLAB环境下的具体实现方式，并通过计算R²等指标评估了其性能，展示了显著优于传统方法的效果。 基于鲸鱼算法优化极限学习机（WOA-ELM）的时间序列预测方法使用了R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，并提供了高质量的Matlab代码，方便用户进行学习与数据替换。
     
  • 【KELM预测】利用粒子群优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化（PSO）技术与核极限学习机（KELM）相结合的新型分类算法，旨在改进机器学习中的分类精度和效率。文中详细介绍了该算法的设计原理、实现步骤及MATLAB代码实例，为科研人员和工程师提供了实用的学习资源和技术支持。 好的，请提供您希望我重写的文字内容。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)优化的极限梯度提升树(XGBoost)在时间序列预测中的应用及单变量数据分析模型评价
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与XGBoost模型的方法，用于改进时间序列预测，并评估其在单变量数据上的性能。 麻雀算法（SSA）优化极限梯度提升树XGBoost进行时间序列预测。构建的SSA-XGBoost模型以单列数据作为输入。 评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量非常高，易于学习并可方便地替换数据。
     
  • 基于VMD与麻雀搜索算法优化的双向LSTM在多维度时间序列预测中的应用及MATLAB实现（含BILSTM）
    优质
    本文探讨了结合VMD和麻雀搜索算法优化双向LSTM模型，并应用于多维时间序列预测，同时提供了MATLAB代码实现。 VMD-SSA-BILSTM是一种结合变分模态分解（VMD）与麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆网络模型，用于多维时间序列预测。该案例使用的数据集是北半球光伏功率数据，包含四个输入特征：太阳辐射度、气温、气压和大气湿度；输出为光伏功率预测值。此外，此方法也可应用于电力负荷、风速等其他类型的时间序列数据的预测。 在模型构建中，信号分解步骤可以采用VMD算法进行，但也可以选择经验模态分解（EMD）、完全集合经验模态分解（CEEMD）、自适应完全集合经验模态分解（CEEMDAN）或增强式经验模态分解（EEMD）。同时，在优化阶段SSA可被粒子群优化（PSO）、灰狼优化算法（GWO）、蚁狮优化算法（AOA）、遗传算法（GA）或其他方法替代。另外，双向长短期记忆网络部分也可以替换为门控循环单元（GRU）或标准LSTM。 代码中包含BILSTM、VMD-BILSTM和VMD-SSA-BILSTM三个模型的对比，并且具有详细的注释便于理解。此外，该代码支持从本地EXCEL文件读取数据，方便用户使用实际案例进行测试与验证。