【风电功率预测】灰狼算法优化极限学习机GWO-ELM风电功率回归预测【含Matlab源码 3287期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、灰狼算法优化极限学习机

1 算法理论
采用灰狼优化算法的最小二乘支持向量机模型预测时,为避免过拟合现象和检验该模型的有效性,将实证部分主要分为:①基于

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【LSSVM回归预测】基于matlab灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测【含Matlab源码 2259期】
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12-28 1422
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时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)的时间序列预测, matlab代码
前程算法屋的博客
06-18 163
时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)的时间序列预测, matlab代码
GWO优化高斯回归预测（matlab代码）
2401_82905754的博客
03-02 426
这种算法的设计灵感来源于灰狼群体的捕食行为，其核心思想在于模仿灰狼社会的结构和行为模式。结果可视化：通过绘制GWO寻优过程收敛曲线、训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，直观地展示了模型的预测效果，便于用户理解算法和模型的性能。数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。模块化结构：代码按照功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分，提高了代码的可读性和可维护性。
【风电功率预测】基于matlab灰狼算法优化极限学习机GWO-ELM风电功率回归预测【含Matlab源码 3287期】
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10-25 122
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【风电功率预测】灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1392期】
Matlab912100926的博客
08-12 341
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【SCI一区】灰狼算法GWO-CNN-LSTM-Attention风电功率预测【含Matlab源码 5563期】
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08-25 1018
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【DKELM回归预测】灰狼算法优化深度核学习极限学习机GWO-DKELM数据回归预测【含Matlab源码 3730期】
Matlab912100926的博客
08-03 767
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【BP数据预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测【含Matlab源码 1728期】
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02-17 2617
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【温度预测】灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP温度预测【含Matlab源码 3422期】
Matlab912100926的博客
08-05 1026
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02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
灰狼优化算法优化极限学习机(GWO-ELM)回归预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
灰狼优化算法优化极限学习机(GWO-ELM)回归预测（Matlab完整源码和数据) Matlab 灰狼优化算法优化极限学习机(GWO-ELM)回归预测 优化参数为权值和阈值 自带数据为excel数据，多输入，单输出，回归预测。 直接替换数据...
MATLAB实现GWO-ELM灰狼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)
03-01
MATLAB实现灰狼优化算法优化极限学习机(GWO-ELM)多输入单输出回归预测 优化参数为权值和阈值，自带数据为excel数据，多输入，单输出，回归预测。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 MATLAB代码。
MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测（完整源码和数据)
06-18
MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测（完整源码和数据) 优化参数为权值和阈值，自带数据为excel数据，单变量时间序列预测。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真
leo__520的博客
11-25 350
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现
MATLAB实现图像去模糊
cici15874的博客
11-25 166
MATLAB实现图像去模糊
单相PWM整流器准比例谐振控制策略研究与仿真分享
2508_94198873的博客
11-23 605
单相pwm整流器准比例谐振控制策略研究与仿真。包含1，Matlab/Simulink仿真，整流器电流内环采用离散化QPR控制器，提高了系统稳定性。2，详细的课程设计文档，word版本，可以直接用里面的图片与公式，都是出好的，仿真图片也已经截好，可直接使用。3，详细的课程设计ppt，可直接使用，对课程设计与仿真分析。4，详细介绍QPR控制传递函数推倒，以及pwm整流器仿真重要参数。5，详细参考文献，电力电子与控制等参考资料。在电力电子领域，单相PWM整流器的控制策略一直是研究热点。
当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战
最新发布
2508_94198873的博客
11-26 194
某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。
CPO-RBF分类优化算法的Matlab代码：故障检测与数据分类预测（含测试数据集及图示结果）
2503_94173062的博客
11-25 284
重点注意宽度参数不再是人工试出来的，而是跟着数据特征自适应变化，这个设计让模型在面对设备振动信号这种波动大的数据时特别给力。虽然训练多了20秒，但准确率飙到95%，这在故障检测场景里可能就是避免百万损失的关键提升。函数里，模仿了豪猪遇到危险时的多角度防御动作，让搜索方向既有规律又有随机性，比常规粒子群多了三个搜索维度。基于冠豪猪优化算法优化径向基神经网络的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。就能秒切粒子群算法，方便对比试验。
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