基于鲸鱼算法优化的改进极限学习机在数据预测中的应用

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基于鲸鱼算法优化的改进极限学习机在数据预测中的应用

极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)是一种快速而有效的机器学习算法,常用于处理回归和分类问题。然而,在实际应用中,ELM算法的性能受到数据特征选择和参数调优的限制。为了进一步提高ELM算法的预测性能,本文将介绍一种基于鲸鱼算法优化的改进ELM算法,并提供相应的MATLAB代码实现。

鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼觅食行为的优化算法,它模拟了鲸鱼群体寻找食物的过程。该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,可以用于优化机器学习算法中的参数选择和特征权重计算。

下面是基于鲸鱼算法改进的ELM算法的MATLAB实现代码:

% 数据准备
load your_data.mat; % 加载训练数据和标签
X = your_data(:, 1<
【ELM预测】基于鲸鱼算法优化极限学习机实现数据回归预测附matlab代码 1 简介 为判断中国是否能够实现2030年碳排放强度下降60%~65%的承诺,以及碳排放总量是否能够在2030年达到峰值,论文构建了一个基于鲸鱼优化算法改进的极限学习机模型,对2019—2040年的碳排放量和碳排放强度进行预测.首先基于STIRPAT模型筛选中国碳排放影响因素,将其作为碳排放预测模型的输入因素集,而后运用鲸鱼算法优化极限学习机的参数,克服极限学习机易陷入局部最优解的缺点,最后运用该组合模型对中国未来的碳排放进行预测.通过与ELM模型的预测结果和误差指标进行对比,证实论文提出的碳排放预测模型 阅读详情

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