基于OOA-HKELM鱼鹰算法的混合核极限学习机在多变量回归预测中的应用（含MATLAB完整源码及数据）

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简介：
本文提出了一种结合OOA-HKELM鱼鹰优化算法和混合核函数的新型极限学习机模型，应用于复杂多变量的回归预测问题，并提供了详细的MATLAB实现代码与测试数据。该工作涉及基于OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机进行多变量回归预测的完整Matlab源码及数据集。运行环境为Matlab2021b版本，使用excel格式的数据集作为输入，包含多个特征和单个输出变量以实现回归预测任务。主程序文件名为main.m，在同一目录下放置所有相关文件后即可直接执行该程序。在命令行窗口中可查看模型的性能指标：决定系数R²、平均绝对误差MAE、均值偏差MBE、平均相对百分比误差MAPE以及根方差RMSE，以便全面评估预测效果。代码设计注重模块化与灵活性，参数设置方便修改且注释详尽清晰，便于理解和二次开发使用。

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基于OOA-HKELM鱼鹰算法的混合核极限学习机在多变量回归预测中的应用（含MATLAB完整源码及数据）

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本文提出了一种结合OOA-HKELM鱼鹰优化算法和混合核函数的新型极限学习机模型，应用于复杂多变量的回归预测问题，并提供了详细的MATLAB实现代码与测试数据。该工作涉及基于OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机进行多变量回归预测的完整Matlab源码及数据集。运行环境为Matlab2021b版本，使用excel格式的数据集作为输入，包含多个特征和单个输出变量以实现回归预测任务。主程序文件名为main.m，在同一目录下放置所有相关文件后即可直接执行该程序。在命令行窗口中可查看模型的性能指标：决定系数R²、平均绝对误差MAE、均值偏差MBE、平均相对百分比误差MAPE以及根方差RMSE，以便全面评估预测效果。代码设计注重模块化与灵活性，参数设置方便修改且注释详尽清晰，便于理解和二次开发使用。

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

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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

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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OOA-LSSVM鱼鹰优化算法的MATLAB数据多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）

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本项目运用OOA-LSSVM鱼鹰优化算法实现MATLAB环境下数据的多输入单输出回归预测，提供完整的源代码和相关数据集。 Matlab基于OOA-LSSVM鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 1. 数据集文件名为data，包含6个特征的输入变量以及一个目标输出变量。 2. 主程序为main.m，其余均为函数文件且无需运行。 3. 使用鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机中的RBF核函数参数gam和sig。 4. 确保将所有代码和数据放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2018及以上版本进行运行。 5. 运行后，命令窗口会输出包括R²、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和MBE（均值偏差）在内的多项评价指标结果。 6. 程序能够生成预测效果图、迭代优化图以及相关分析图等可视化内容。 7. 代码采用参数化编程方式，方便用户调整各项参数；同时注释详尽，便于理解程序逻辑。 8. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业的大学生课程设计、期末作业或毕业论文制作。该算法仿真工作由一位在某知名技术公司工作的资深工程师完成。他拥有超过八年的Matlab与Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建以及信号处理等领域具有丰富的实践经验，同时也擅长元胞自动机等多种领域的算法仿真实验研究。

基于Matlab的WOA-HKELM算法实现及多变量回归预测（含完整源码与数据）

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本研究提出了一种结合WOA优化算法和HKELM模型的新型方法，并在Matlab环境中实现了该方法，用于解决复杂多变量回归问题。文中详细介绍了算法原理、实施步骤以及性能测试结果，同时提供了完整的代码和实验数据供读者参考使用。 Matlab实现WOA-HKELM鲸鱼算法优化极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）。此内容涉及使用MATLAB编程语言结合鲸鱼优化算法(WOA)与混合核函数的极限学习机(HKELM)，以进行高效的多变量回归预测。提供完整的代码及所需的数据集，便于研究者或学生深入理解和实验该方法在实际问题中的应用效果。

基于极限学习机(ELM)的回归预测(Matlab完整源码及数据)

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本资源提供了一种利用极限学习机（ELM）进行回归预测的方法，并附带完整的Matlab实现代码和相关数据集，适用于机器学习领域的研究与应用。极限学习机（ELM）回归预测的Matlab完整源码和数据。

基于Matlab的ELM极限学习机多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）

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本项目利用MATLAB实现了一种基于ELM算法的多输入单输出回归预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，适用于深入研究或实际应用。 Matlab实现ELM极限学习机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。该代码适用于具有7个特征的输入，并进行单变量输出的预测任务。模型包含多个评价指标，如MAE、MBE、R2等。提供的数据以Excel格式呈现，用户可以直接替换使用。此外，还包括了预测结果对比图及相关分析图。

基于Matlab的PSO-HKELM分类预测：粒子群算法优化混合核极限学习机

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本文提出了一种结合粒子群优化（PSO）与混合核函数的极限学习机（HKELM）的新方法，利用MATLAB实现，并应用于分类预测任务中。 PSO-HKELM分类预测采用Matlab编程实现粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM），用于二分类及多分类模型的分类预测。程序可以生成分类效果图和混淆矩阵图，适用于多特征输入单输出的情况，并且代码注释详尽，方便用户直接替换数据使用。

基于极限学习机(ELM)的MATLAB数据回归预测及ELM回归

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本研究利用极限学习机（ELM）算法在MATLAB环境中进行数据分析与回归预测，并深入探讨了ELM在回归问题中的应用优势。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV12j411S7Ux/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现基于极限学习机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 该方法适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测问题。 4. 预测结果的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（根均方误差）等四项。 5. 提供了拟合效果图和散点图，便于直观理解数据之间的关系及模型预测效果。 6. 使用Excel进行数据分析时推荐使用2018B及以上版本。

基于向量加权优化的极限学习机(INFO-ELM)回归预测(Matlab完整源码及数据)

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本项目介绍一种改进的极限学习机算法（INFO-ELM），用于提高回归预测精度。通过Matlab实现，并提供完整代码和测试数据，方便研究与应用。 Matlab 向量加权优化算法用于优化极限学习机(INFO-ELM)的回归预测参数，这些参数包括权值和阈值。该程序使用Excel数据进行多输入单输出的回归预测，并可以直接替换数据以实现功能。确保提供的代码能够正常运行。