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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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简介：
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。

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  • 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 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。
     
  • 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。
     
  • 基于麻雀搜索算法的极限学习机回归预测优化(SA-ELM)(含Matlab代码及数据)
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    本研究提出了一种利用麻雀搜索算法优化极限学习机参数的方法（SA-ELM），以提高回归预测精度，并提供了相应的MATLAB实现代码和实验数据。 Matlab 麻雀优化算法优化极限学习机(SSA-ELM)用于回归预测，优化参数包括权值和阈值。数据来自Excel文件，为多输入单输出类型，直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。提供MATLAB代码。
     
  • 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。
     
  • 基于遗传算法的极限学习机(GA-ELM)数据回归预测Matlab代码
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    本简介提供了一种利用遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）在MATLAB环境下的实现方法及其应用于数据回归预测的具体应用。此工具能够有效提高机器学习模型的泛化能力和预测准确性，特别适用于处理复杂非线性问题的数据分析任务。 基于遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的数据回归预测的MATLAB代码可以用于提高模型的泛化能力和预测精度。该方法结合了遗传算法的选择、交叉和变异操作来调整极限学习机中的隐藏层神经元权重，从而实现对复杂数据模式的有效捕捉与建模。通过这种方式，GA-ELM能够应用于各种需要高准确度回归分析的实际场景中。