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基于SSA-DELM和DELM的麻雀算法优化深度极限学习机在多输出与单输出回归预测中的应用（含Matlab完整源码及数据）

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简介：
本文提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的双层ELM模型(即SSA-DELM和DELM)，用于提升多输出与单输出回归问题的预测精度，并提供完整的MATLAB实现代码和相关数据集。 基于SSA-DELM和麻雀算法优化的深度极限学习机用于多输出单输出回归预测（包含Matlab完整源码和数据）。该模型能够输入多个特征并预测单一变量，采用深度极限学习机制，并进行优化前后的对比分析。 在未经过优化的情况下： - DELM训练集均方误差(MSE)：0.04492 - DELM测试集均方误差(MSE)：0.049223 使用SSA（麻雀算法）优化后： - SSA_DELM训练集均方误差(MSE)：0.044423 - SSA_DELM测试集均方误差(MSE)：0.048706

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  • 基于SSA-DELM和DELM的麻雀算法优化深度极限学习机在多输出与单输出回归预测中的应用（含Matlab完整源码及数据）
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    本文提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的双层ELM模型(即SSA-DELM和DELM)，用于提升多输出与单输出回归问题的预测精度，并提供完整的MATLAB实现代码和相关数据集。 基于SSA-DELM和麻雀算法优化的深度极限学习机用于多输出单输出回归预测（包含Matlab完整源码和数据）。该模型能够输入多个特征并预测单一变量，采用深度极限学习机制，并进行优化前后的对比分析。 在未经过优化的情况下： - DELM训练集均方误差(MSE)：0.04492 - DELM测试集均方误差(MSE)：0.049223 使用SSA（麻雀算法）优化后： - SSA_DELM训练集均方误差(MSE)：0.044423 - SSA_DELM测试集均方误差(MSE)：0.048706
     
  • 基于Matlab的SSA-ELM麻雀优化算法对极限学习机多输入单输出回归预测的改进（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合SSA-ELM和麻雀优化算法的改进方法，用于提升MATLAB环境下极限学习机在多输入单输出回归预测中的性能，并提供相关源代码和实验数据。 Matlab实现SSA-ELM麻雀优化算法优化极限学习机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。使用的是Excel格式的数据，适用于多输入、单输出的回归预测任务。直接替换数据即可运行，确保程序能够正常工作。代码为MATLAB编写。
     
  • 基于Matlab的SSA-CNN-LSTM：利用麻雀算法优化CNN-LSTM的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与CNN-LSTM模型的方法，用于提升多输入单输出的数据回归预测精度。通过MATLAB实现并提供了完整的代码和实验数据支持。 1. 使用Matlab实现SSA-CNN-LSTM算法优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）的多输入单输出回归预测功能，并提供完整源码和数据。 2. 该模型能够接受多个特征作为输入，仅返回一个变量作为输出，适用于多输入单输出的回归预测任务； 3. 包含多种评价指标以评估模型性能，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）及根均方误差（RMSE）等。 4. 利用麻雀算法优化CNN-LSTM网络中的参数设置，具体为学习率、隐层节点数以及正则化系数； 5. 提供Excel格式的数据文件以方便用户替换数据集并进行实验；建议使用2020及以上版本的Matlab环境运行程序。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 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。
     
  • 【DELM预测】利用麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机进行数据预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种结合麻雀搜索算法与深度学习极限学习机的数据预测方法，并附有实现该模型的MATLAB代码。适合研究和学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 基于MATLAB的SSA-LSTM：麻雀算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与LSTM模型的方法，用于改进多输入单输出系统的回归预测。通过MATLAB实现，并提供源代码和测试数据集。 MATLAB实现SSA-LSTM（麻雀算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测）。麻雀算法用于优化隐含层节点数、最大训练代数及初始学习率参数。数据包含7个特征的多输入回归数据，以及一个目标变量作为输出。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。程序出现乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中解决此问题。
     
  • 基于SSA-DBN麻雀算法优化深度置信网络的多输入回归预测在Matlab中的实现（含完整源码和数据）
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    本研究提出了一种结合SSA-DBN麻雀搜索算法优化的深度置信网络模型，用于处理复杂系统的多输入回归预测问题，并提供了完整的MATLAB实现代码与测试数据。 基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）用于数据回归预测，其中优化参数包括隐藏层节点数目、反向迭代次数以及反向学习率，并利用交叉验证来抑制过拟合问题。该方法使用了MATLAB编程实现，代码质量高且易于修改和替换数据集。 评价指标包含以下几项：R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均绝对百分比误差）。具体结果如下： - 平均绝对误差(MAE)为0.16722 - 均方误差(MSE)为0.061486 - 均方根误差(RMSE)为0.24796 - 决定系数（R^2）为 0.98945 - 剩余预测残差 (RPD) 为：10.0234 - 平均绝对百分比误差(MAPE)为0.04507
     
  • 基于 MATLAB 的 INFO-ELM 及向量加权算法优化的极限学习机在多输入单输出回归预测中的应用（含完整代码与数据）
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    本研究利用MATLAB开发INFO-ELM及向量加权算法优化的极限学习机，用于提升多输入单输出回归预测模型的精度，并提供完整代码和数据支持。 本段落介绍了使用MATLAB实现INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）来进行多输入单输出回归预测的方法。首先生成了一个带有噪声的时间序列合成数据集；接着，通过向量加权技术优化了极端学习机ELM的输入特征，进而提升了整个回归预测的性能；然后演示了模型训练和预测过程，并最终评估该方法的有效性并展示了实验结果对比图表。 该项目不仅提供了详细的MATLAB脚本代码，还包含了完整的实验数据。适用人群包括从事数据分析、机器学习领域的研究者或开发工程师，特别是关注极限学习机算法及其优化的人士。此项目对于处理多维度属性数据且需要对单一连续变量进行精准预测的实际任务特别有用。 此外，该项目还包括了未来潜在的研究发展方向，如数据集扩展、采用其他优化算法、模型集成技术的应用以及将方法推广到多输出情况等。