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基于海洋捕食者算法优化的极限学习机(MPA-ELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB代码与模型评估指标包

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简介：
本文介绍了一种基于海洋捕食者算法优化的极限学习机（MPA-ELM）方法，应用于时间序列预测，并提供了详细的MATLAB代码和模型评估指标。 基于海洋捕食者算法优化极限学习机（MPA-ELM）的时间序列预测方法使用了高质量的Matlab代码实现。模型评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，这些代码便于学习并允许用户轻松替换数据以适应不同的应用场景。

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  • 基于海洋捕食者算法优化的极限学习机(MPA-ELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB代码与模型评估指标包
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    本文介绍了一种基于海洋捕食者算法优化的极限学习机（MPA-ELM）方法，应用于时间序列预测，并提供了详细的MATLAB代码和模型评估指标。 基于海洋捕食者算法优化极限学习机（MPA-ELM）的时间序列预测方法使用了高质量的Matlab代码实现。模型评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，这些代码便于学习并允许用户轻松替换数据以适应不同的应用场景。
     
  • 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
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    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。
     
  • MATLAB中的海洋捕食者算法(MPA)代码
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    本简介提供了一段在MATLAB环境下实现的海洋捕食者算法（MPA）的代码。该算法是一种新型的优化技术，模拟了海洋中捕食者与猎物间的互动策略，适用于解决各类复杂的优化问题。此代码为研究和应用提供了便利的平台。 海洋捕食者算法 (MPA) 的 MATLAB 代码已经过测试并确认可以使用。该代码包含29个测试函数。
     
  • 基于灰狼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，模型评价指标包括R值
    优质
    本研究提出了一种利用灰狼算法优化的极限学习机模型，并应用于时间序列预测中。通过MATLAB实现了该模型，并采用了R值作为评估标准来衡量其性能和有效性。 基于灰狼算法优化极限学习机（GWO-ELM）的时间序列预测方法，在Matlab环境中实现了高质量的代码。该模型使用了多种评价指标来衡量其性能，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。这些代码不仅易于理解与学习，还方便用户替换数据进行测试或进一步研究。
     
  • 【ELM预测模型】利用海鸥算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供一种基于海鸥算法优化极限学习机（ELM）的预测模型——ELM预测模型。内含详细MATLAB实现代码，适用于机器学习和数据预测领域研究者。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真代码。
     
  • 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
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    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。
     
  • 【ELM预测模型】利用蚁群算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于蚁群算法优化极限学习机（ELM）的预测模型的MATLAB实现代码。通过结合这两种方法，有效提升了机器学习任务中的分类与回归性能。该代码便于用户理解和修改，适用于科研及工程应用中复杂数据集的处理需求。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
     
  • MATLAB中的海洋捕食者算法代码
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    本段落提供了一套基于MATLAB实现的海洋捕食者算法源代码。这套代码旨在模拟和研究自然界中捕食者的觅食行为及其优化问题解决策略，适用于学术研究与工程项目。 海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）由Afshin Faramarzi等人于2020年提出，主要模拟了海洋中适者生存的过程。在该算法中，“猎物”与“捕食者”的身份可以相互转换，并且具有独特的海洋记忆存储阶段和海洋漩涡影响阶段，因此其思路较为新颖独特。MPA的优化过程分为三个主要阶段：(1)高速度比或猎物种群移动速度超过捕食者的时期；(2)单位速度比即捕食者与猎物以几乎相同的速度移动时；(3)低速度比且当捕食者的移动速度快于猎物的情况。该算法可以进行改进和应用。
     
  • 【ELM预测模型】利用布谷鸟算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
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    本资源提供一种基于布谷鸟搜索算法优化权重的ELM预测模型的MATLAB实现代码，适用于改进极限学习机性能的研究与应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真代码。
     
  • 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。