基于MATLAB的SSA-ELM：麻雀搜索算法优化极限学习机在多输入单输出回归预测中的应用（含模型说明与示例代码）

简介：
本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)和极限学习机(ELM)的新方法，命名为SSA-ELM，并展示了其在MATLAB环境下的实现及多输入单输出(MISO)回归预测中的应用效果。文章不仅提供了详细的模型说明，还附有示例代码以供参考。 本段落介绍了一种基于MATLAB实现的SSA-ELM多输入单输出回归预测系统。该系统详细探讨了极限学习机（ELM）及其通过麻雀搜索算法（SSA）优化的过程，旨在提升模型预测精度与稳定性。文章涵盖了从模型架构、参数优化到训练和预测的全过程，并提供了实例代码展示如何使用SSA来优化ELM的具体应用方法。 这种方法能够使模型在高维及多指标条件下保持高性能，并提供直观易用的GUI界面，简化复杂回归预测的操作流程。适合对机器学习领域尤其是神经网络及其优化方法有一定了解的研发人员和技术爱好者，以及希望深入理解和实践极限学习机及其优化技术的学者使用。 该系统适用于需要高精度和快速响应的各种场景下的多输入单输出回归预测任务，如金融市场的趋势分析、制造业的产品质量预测或医疗健康的状况监控等。其目标是通过优化模型参数减少预测误差，并提高决策准确性。 文章中还附带了详细的代码示例以及绘制模型效果预测图的代码，便于读者动手实践并验证模型的有效性。