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基于Matlab的ELM极限学习机时间序列预测（含完整源码及数据）

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简介：
本资源提供基于Matlab实现的ELM极限学习机算法用于时间序列预测，附有完整的源代码和相关数据集，适用于科研与教学。 1. 使用Matlab实现ELM极限学习机的时间序列预测（包含完整源码和数据）。 2. 包括多个评价指标：MAE、MBE、R²。 3. 数据以Excel格式提供，可以直接替换使用。文件中还包含了预测对比图及相关分析图。

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  • 基于Matlab的ELM极限学习机时间序列预测（含完整源码及数据）
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    本资源提供基于Matlab实现的ELM极限学习机算法用于时间序列预测，附有完整的源代码和相关数据集，适用于科研与教学。 1. 使用Matlab实现ELM极限学习机的时间序列预测（包含完整源码和数据）。 2. 包括多个评价指标：MAE、MBE、R²。 3. 数据以Excel格式提供，可以直接替换使用。文件中还包含了预测对比图及相关分析图。
     
  • 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BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
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    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。
     
  • 基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目采用前馈神经网络(FNN)进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集，适用于学术研究与工程应用。 基于前馈神经网络 (FNN) 的时间序列预测（包括 Matlab 完整源码和数据）。
     
  • 基于Transformer-SVM的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目提出一种结合Transformer和SVM的方法进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码及实验数据。适合深入研究与实践应用。 1. 使用Matlab实现Transformer-SVM时间序列预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出评价指标包括：MAE、 MAPE、MSE、RMSE 和 R²，适用于 Matlab 2023 及以上版本运行环境。 3. 代码特点为参数化编程方式，便于修改参数；编写思路清晰，并配有详尽注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目可使用本代码进行学习或研究。 5. 创作者介绍：机器学习之心（博主），博客专家认证，专注于机器学习与深度学习领域的内容创作，在2023年被评为“博客之星”TOP 50。主要工作内容为时序分析、回归模型建立、分类算法开发及聚类和降维技术等程序设计案例研究。 6. 创作者在Matlab和Python的算法仿真方面拥有八年工作经验，如有更多关于仿真实验源码或数据集定制的需求，请直接联系创作者。
     
  • 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。
     
  • 基于ELM的极限学习机多输入单输出预测(Matlab完整程序)
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    本项目介绍了一种基于极限学习机(ELM)的多输入单输出预测方法，并提供了完整的Matlab实现代码。该模型适用于各种数据预测任务，具有高效、准确的特点。 ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序） ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序） ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序）
     
  • ELM时间序列预测（含Python代码及数据）
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    本资源介绍了一种利用ELM算法进行时间序列预测的方法，并附有详细的Python实现代码和相关数据集。适合对时间序列分析感兴趣的读者学习实践。 ELM时间序列预测（Python完整源码和数据） ELM极限学习机在时间序列预测中的应用，例如AQI预测的Python代码及所需数据。