粒子群算法(PSO)优化核极限学习机回归预测模型资源

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此资源库提供了一种基于粒子群算法(PSO)优化核极限学习机(PSO-KELM)的回归预测模型，适用于多变量输入场景。本模型在回归预测领域表现优异，是机器学习爱好者和研究者的宝贵学习资源。

模型简介

粒子群算法(PSO)优化核极限学习机(PSO-KELM)模型结合了粒子群算法的优化能力和核极限学习机的学习效率，用于回归预测任务。该模型支持多变量输入，能够处理复杂的非线性关系。

特点

• 优化算法：采用粒子群算法进行参数优化，提高模型的预测精度和泛化能力。
• 学习机选择：使用核极限学习机，保证了模型的快速训练和预测。
• 多变量支持：适应多变量输入，处理实际问题更加灵活。
• 评价指标全面：提供了R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，全面衡量模型性能。
• 代码质量高：代码清晰、结构合理，易于学习和替换数据，有助于快速上手和深入理解。

使用说明

1. 数据准备：准备好您的输入数据和标签，格式需与示例数据一致。
2. 参数配置：根据任务需求调整模型参数。
3. 模型训练：运行训练脚本，训练您的模型。
4. 模型评估：通过内置的评价指标对模型进行性能评估。
5. 模型预测：使用训练好的模型进行预测。

注意事项

• 确保您的计算环境满足模型的运行要求。
• 在使用和修改代码时，请遵守相关法律法规和版权声明。

我们提供的模型和代码旨在促进学术交流和科研进展，欢迎使用并期待您的反馈。

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