基于MATLAB哈里斯鹰算法优化的核极限学习机（HHO-KELM）回归预测。

简介：
所有由用户“海神之光”提供的代码均可直接运行，经过实际测试验证确认可用，只需替换其中的数据即可，特别适合初学者使用。首先，代码压缩包包含主函数“main.m”，以及用于数据的“数据”文件和辅助调用的其他“.m”文件；无需进行任何运行操作，即可直接查看结果效果图。其次，该代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何错误提示，请根据提示进行相应的修改；若您不熟悉相关操作，可以通过私信向博主寻求帮助。最后，为了方便用户的使用，提供了详细的运行步骤：第一步是将所有文件复制到Matlab的工作目录下；第二步是双击打开除“main.m”之外的其他“.m”文件；第三步则是点击运行按钮，等待程序完成执行后即可获得最终结果。对于需要进一步服务的用户，可以通过私信或扫描博主博客文章底部的二维码获取QQ名片进行咨询。此外，博主还提供以下服务：一是提供博客或资源的完整代码；二是协助复现期刊或参考文献中的实验结果；三是根据需求定制Matlab程序；四是开展科研合作，针对智能优化算法和核极限学习机(KELM)分类预测系列程序进行优化定制。具体合作方向包括：一是利用遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)等优化KELM模型；二是采用粒子群算法(PSO)、蛙跳算法(SFLA)等优化KELM模型；三是应用灰狼算法(GWO)、狼群算法(WPA)等优化KELM模型；四是尝试鲸鱼算法(WOA)、麻雀算法(SSA)等优化KELM模型；五是通过萤火虫算法(FA)和差分算法(DE)对KELM模型进行优化。