回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测

回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测

目录

    • 回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测(完整源码和数据)
1.输入多个特征,输出单个变量回归;
2.算法新颖,包含评价指标MAPE、MAE、R2、MSE、RMSE等,出图多~
3.运行环境Matlab2018b及以上。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式(资源出下载):Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测
% Constriction Coefeicient
B = 0.1;
%% InitializationHPpos=rand(nPop,d).*(ub-lb)+lb;
% for i=1:nPop
%     HPposFitness(i)=inf;
% end% Evaluate
for i=1:size(HPpos,1)
HPposFitness(i)=CostFunction(HPpos(i,:));       
end
% NFE = nPop;[~,indx] = min(HPposFitness);
% Target = HPpos(indx,:);   % Target HPOTargetScore =HPposFitness(indx);Convergence_curve(1)=TargetScore;%nfe = zeros(1,MaxIt);————————————————
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原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127980325

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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