基于灰狼算法优化极限学习机GWO-ELM时间序列预测MATLAB代码
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此仓库提供了基于灰狼算法优化极限学习机（GWO-ELM）的时间序列预测的MATLAB代码。该模型利用灰狼算法对极限学习机的参数进行优化，以达到更准确的时间序列预测效果。以下是该资源文件的详细信息：
资源描述
- 标题：基于灰狼算法优化极限学习机GWO-ELM时间序列预测
- 内容：GWO-ELM时间序列预测的MATLAB代码
- 模型评价指标：包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等
- 代码质量：质量极高，易于学习和替换数据
使用说明
- 本代码库包含了基于灰狼算法优化极限学习机的时间序列预测模型。
- 模型评价指标全面，可用于评估预测效果。
- 代码结构清晰，方便学习和自定义数据替换。
注意事项
- 请确保已安装MATLAB环境，并根据需要配置相应的工作环境。
- 在使用或修改代码时，请遵守相关法律法规和版权规定。
通过此代码库，用户可以更好地理解GWO-ELM模型，并在时间序列预测领域进行深入研究与应用。我们希望这个资源能够帮助到有需要的科研工作者和学生。
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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
