基于灰狼算法优化核极限学习机GWO-KELM时间序列预测MATLAB代码
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简介
本仓库提供了基于灰狼算法（GWO）优化核极限学习机（KELM）的时间序列预测MATLAB代码。该算法通过灰狼算法优化KELM模型的参数，实现了对时间序列数据的高效预测。本资源包含了完整的MATLAB代码，适用于学术研究、教学或相关领域的应用开发。
功能特色
- 采用灰狼算法优化KELM模型参数，提高预测精度。
- 支持多种时间序列数据的预测分析。
- 提供了模型评价指标：R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE，全面评估模型性能。
- 代码质量高，易于学习和替换数据。
使用说明
- 下载资源文件至本地。
- 使用MATLAB软件打开主函数文件（通常为.m文件）。
- 根据需要替换数据集，进行模型训练和预测。
- 根据评价指标分析模型性能。
注意事项
- 请确保已安装MATLAB软件，并具备相应的编程知识。
- 使用时，请遵循相关法规和版权要求，不得用于非法用途。
结束语
本资源旨在为广大研究者和开发者提供便利，助力时间序列预测领域的研究与应用。如有任何问题或建议，请自行研究解决。感谢您的使用！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
