Advertisement

基于灰狼算法(GWO)的混合核极限学习机(HKELM)回归预测优化，GWO-HKELM数据回归预测及多变量输入模型 参数优化目标为H

  •  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灰狼优化算法与混合核极限学习机的新型回归预测方法，旨在通过优化参数实现更精确的数据分析和预测。该模型在处理复杂非线性关系时表现出色，特别适用于多变量输入情况下的性能提升。 基于灰狼算法（GWO）优化混合核极限学习机（HKELM）回归预测模型。该方法通过调整HKELM的正则化系数、核参数以及核权重系数，提高数据回归预测的准确性。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且便于学习与替换数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于灰狼算法(GWO)的混合核极限学习机(HKELM)回归预测优化，GWO-HKELM数据回归预测及多变量输入模型 参数优化目标为H
    优质
    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与混合核极限学习机的新型回归预测方法，旨在通过优化参数实现更精确的数据分析和预测。该模型在处理复杂非线性关系时表现出色，特别适用于多变量输入情况下的性能提升。 基于灰狼算法（GWO）优化混合核极限学习机（HKELM）回归预测模型。该方法通过调整HKELM的正则化系数、核参数以及核权重系数，提高数据回归预测的准确性。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且便于学习与替换数据。
     
  • 基于PSO优化的混合核极限学习机(HKELM)回归预测，PSO-HKELM在多变量输入模型中的应用及参数优化
    优质
    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）技术的混合核极限学习机（HKELM）方法，并探讨其在复杂多变量数据集上的回归预测能力及其参数优化策略。 本段落探讨了使用粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的方法，并介绍了PSO-HKELM数据回归预测模型及其多变量输入特性。该方法通过调整正则化系数、核参数和核权重系数来实现对HKELM的优化。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。代码质量高，便于学习与数据替换操作。
     
  • 基于灰狼算法(GWO)的BP回归预测优化(matlab2019)
    优质
    本研究采用Matlab 2019软件环境，结合灰狼优化算法（GWO）与BP神经网络模型，构建高效回归预测系统，显著提升预测精度和稳定性。 使用灰狼算法（GWO）优化BP回归预测的Matlab 2019代码，内置数据集可以直接运行，并且有全中文注释。
     
  • 基于WOA优化的HKELM回归预测及其在多变量输入中的应用，重点优化参数H
    优质
    本研究提出了一种基于WOA算法优化参数H的HKELM回归模型，并探讨了其在处理多变量输入数据时的应用效果。 基于鲸鱼优化算法（WOA）对混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的优化研究，采用WOA-HKELM数据回归模型处理多变量输入问题。 该方法主要针对HKELM中的正则化系数、核参数和核权重系数等关键参数进行了优化。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及平均相对百分比误差（MAPE），代码质量高，易于学习与数据替换操作。
     
  • 基于灰狼算法优化的高斯过程回归（GWO-GPR）数据回归预测，含MATLAB代码及多变量输入模型，评价指标为R²
    优质
    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与高斯过程回归的数据预测方法(GWO-GPR)，适用于处理复杂多变量输入问题，并提供MATLAB实现代码。性能评估基于决定系数(R²)。 基于灰狼算法（GWO）优化高斯过程回归（GWO-GPR）的数据回归预测方法适用于多变量输入模型。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量非常高，便于学习和替换。
     
  • 基于灰狼算法（GWO）优化的极限学习机（ELM）回归预测模型及其多变量输入分析，评估指标涵盖R2、MAE和MSE
    优质
    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与极限学习机的新型回归预测模型，并通过R²、MAE及MSE等指标评估了其在多变量输入条件下的性能。 灰狼算法（GWO）优化极限学习机（ELM）回归预测模型，在多变量输入的情况下进行分析。评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 和 MAPE 等，代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于灰狼算法(GWO)优化的极限梯度提升树XGBoost回归预测模型，适用于多变量输入，评估指标包括
    优质
    本研究开发了一种基于灰狼算法优化的极限梯度提升树（XGBoost）回归预测模型，特别适合处理多变量输入数据。该模型通过改进参数调优过程提高了预测精度和效率，适用于复杂的数据分析任务。 灰狼算法（GWO）优化极限梯度提升树XGBoost回归预测模型，适用于多变量输入数据。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于灰狼算法优化的长短期记忆神经网络在数据回归预测中的应用——GWO-LSTM回归预测与多输入单输出模型
    优质
    本研究引入了灰狼优化算法对长短期记忆神经网络进行参数调优，开发了一种高效的GWO-LSTM回归预测及多输入单输出模型，显著提升了复杂数据序列的回归预测精度。 灰狼算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，即GWO-LSTM回归预测模型，适用于多输入单输出的情况。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并替换数据。
     
  • 基于粒子群算法优化的核极限学习机回归预测，PSO-KELM回归预测及多变量输入模型评估，涉及R2、MAE和MSE等指标
    优质
    本文探讨了利用改进的粒子群优化（PSO）技术对核极限学习机(KELM)进行参数调优的方法，并构建了一个能够处理多变量输入的回归预测模型。文中详细分析了该模型在R2、平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)等指标上的表现，证明其在提高预测精度方面的优越性。 粒子群算法（PSO）优化核极限学习机回归预测模型（PSO-KELM），适用于多变量输入场景。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于学习与数据替换。
     
  • 基于霜冰优化算法的RIME-HKELM回归预测(MATLAB完整源码及数据)(多输入单输出)
    优质
    本研究采用霜冰优化算法改进的HKELM模型进行回归预测，适用于多输入单输出问题。附有MATLAB完整源码和所需数据集。 基于霜冰优化算法的混合核极限学习机RIME-HKELM回归预测（多输入单输出），提供MATLAB完整源码及数据。程序已调试好，无需更改代码即可直接使用！输入数据格式为Excel。 该RIME算法较为新颖，在知网中的发文量较少，具有一定的创新性，适合用于发表论文。 代码包含详细的中文注释，并配有5张图表以供参考和展示预测结果。评价指标包括：决定系数（$R^2$）、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及均方根误差（RMSE），代码质量高，便于学习与数据替换。