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基于WOA优化的HKELM回归预测及其在多变量输入中的应用，重点优化参数H

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简介：
本研究提出了一种基于WOA算法优化参数H的HKELM回归模型，并探讨了其在处理多变量输入数据时的应用效果。 基于鲸鱼优化算法（WOA）对混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的优化研究，采用WOA-HKELM数据回归模型处理多变量输入问题。 该方法主要针对HKELM中的正则化系数、核参数和核权重系数等关键参数进行了优化。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及平均相对百分比误差（MAPE），代码质量高，易于学习与数据替换操作。

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  • 基于WOA优化的HKELM回归预测及其在多变量输入中的应用，重点优化参数H
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    本研究提出了一种基于WOA算法优化参数H的HKELM回归模型，并探讨了其在处理多变量输入数据时的应用效果。 基于鲸鱼优化算法（WOA）对混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的优化研究，采用WOA-HKELM数据回归模型处理多变量输入问题。 该方法主要针对HKELM中的正则化系数、核参数和核权重系数等关键参数进行了优化。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及平均相对百分比误差（MAPE），代码质量高，易于学习与数据替换操作。
     
  • 基于PSO优化的混合核极限学习机(HKELM)回归预测，PSO-HKELM在多变量输入模型中的应用及参数优化
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    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）技术的混合核极限学习机（HKELM）方法，并探讨其在复杂多变量数据集上的回归预测能力及其参数优化策略。 本段落探讨了使用粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的方法，并介绍了PSO-HKELM数据回归预测模型及其多变量输入特性。该方法通过调整正则化系数、核参数和核权重系数来实现对HKELM的优化。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。代码质量高，便于学习与数据替换操作。
     
  • 基于灰狼算法(GWO)的混合核极限学习机(HKELM)回归预测优化，GWO-HKELM数据回归预测及多变量输入模型 参数优化目标为H
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    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与混合核极限学习机的新型回归预测方法，旨在通过优化参数实现更精确的数据分析和预测。该模型在处理复杂非线性关系时表现出色，特别适用于多变量输入情况下的性能提升。 基于灰狼算法（GWO）优化混合核极限学习机（HKELM）回归预测模型。该方法通过调整HKELM的正则化系数、核参数以及核权重系数，提高数据回归预测的准确性。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且便于学习与替换数据。
     
  • 基于霜冰优化算法的RIME-HKELM回归预测(MATLAB完整源码及数据)(多输入单输出)
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    本研究采用霜冰优化算法改进的HKELM模型进行回归预测，适用于多输入单输出问题。附有MATLAB完整源码和所需数据集。 基于霜冰优化算法的混合核极限学习机RIME-HKELM回归预测（多输入单输出），提供MATLAB完整源码及数据。程序已调试好，无需更改代码即可直接使用！输入数据格式为Excel。 该RIME算法较为新颖，在知网中的发文量较少，具有一定的创新性，适合用于发表论文。 代码包含详细的中文注释，并配有5张图表以供参考和展示预测结果。评价指标包括：决定系数（$R^2$）、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及均方根误差（RMSE），代码质量高，便于学习与数据替换。
     
  • 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络（WOA-CNN）的回归预测模型，支持多变量输入及参数优化（学习率、批大小等）
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    本研究提出了一种结合鲸鱼算法与卷积神经网络的创新回归预测模型(WOA-CNN)，能够有效处理多变量数据，并自动优化关键参数如学习率和批大小。 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络（WOA-CNN）的回归预测模型采用了多变量输入结构。该方法优化了学习率、批大小(batch size)以及正则化参数等关键参数，适用于Matlab 2018b及以上版本。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以确保代码的质量极高且易于理解和使用，并方便用户替换数据进行测试或研究。
     
  • 基于Matlab的WOA-BP算法优化多输入多输出预测及其完整源码与数据
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    本项目基于Matlab开发，结合鲸鱼优化算法（WOA）改进BP神经网络模型，用于提升多输入多输出系统的预测精度，并提供完整的代码和数据支持。 使用Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多输入多输出预测（包含完整源码和数据）： 1. 数据集名为data，包括10个输入特征和3个输出变量。 2. main.m是主程序文件。 3. 在命令窗口中会显示MBE、MAE和R²值。可以在下载区获取相关代码及数据内容。 4. 提供案例数据可以直接运行，并能够一键生成图表展示结果。 5. 确保将所有程序和数据放置于同一文件夹内，且使用Matlab 2023及以上版本进行环境配置。 6. 此代码具有参数化编程的特点，方便用户调整相关设置；同时，其编写思路清晰、注释详尽。
     
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向GRU和注意力机制的新型回归预测模型，并利用MATLAB实现了该模型在处理多变量输入数据时的应用，有效提升了预测精度。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）的回归预测模型采用多变量输入设计，在MATLAB 2020版本及以上环境中实现。该代码具备高质量，便于学习与数据替换，并且能够计算R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标。
     
  • 基于CNN-BILSTM-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用研究 Matl
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BILSTM)及注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理复杂多变量时间序列数据。通过实验验证了该模型在多变量输入场景中的优越性能。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与修改数据。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
     
  • 基于Matlab的WOA-HKELM算法实现及多变量回归预测（含完整源码与数据）
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    本研究提出了一种结合WOA优化算法和HKELM模型的新型方法，并在Matlab环境中实现了该方法，用于解决复杂多变量回归问题。文中详细介绍了算法原理、实施步骤以及性能测试结果，同时提供了完整的代码和实验数据供读者参考使用。 Matlab实现WOA-HKELM鲸鱼算法优化极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）。此内容涉及使用MATLAB编程语言结合鲸鱼优化算法(WOA)与混合核函数的极限学习机(HKELM)，以进行高效的多变量回归预测。提供完整的代码及所需的数据集，便于研究者或学生深入理解和实验该方法在实际问题中的应用效果。
     
  • Transformer-GRU融合模型的多变量回归预测及参数优化系统在MATLAB中的实现
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    本研究开发了一种结合Transformer与GRU的混合模型，用于复杂多变量数据的回归预测，并通过MATLAB实现了该系统的构建和参数优化。 Transformer-GRU融合模型：多变量回归预测与参数优化系统的Matlab实现 基于Transformer结合门控循环单元（GRU）的数据多变量回归预测采用Matlab语言编写。程序已经调试完毕，无需更改代码直接运行即可在Excel中使用。 该系统支持多种任务类型，包括但不限于： - 多变量单输出的回归问题 - 回归效果展示如图1所示 模型网络结构图见图2，评价指标包含R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。 此外，系统支持通过添加好友的方式引入各类优化算法进行参数自动化寻优，例如冠豪猪CPO或霜冰RIME等。同时也可以根据需求改进现有算法。 - Matlab版本要求在2023b及以上 - 附赠测试数据，格式如图3所示 程序代码注释清晰易懂，适合新手小白一键运行main文件生成图表。 - 程序仅包含Matlab代码且保证原始程序可正常运行 - 模型提供一种衡量数据集精度的方法，但无法确保对于所有新的数据都能得到满意的结果。