[作业] 项目介绍 Python实现基于HPO-ELM猎食者算法（HPO）优化极限学习机的时间序列预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-29 08:18:36 |AI写论文

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Python实现基于HPO-ELM猎食者算法（HPO）优化极限学习机的时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据的蓬勃发展，时间序列数据在各个领域中得到了广泛应用，包括金融市场分析、气象预测、股票市场走势分析以及工业设备状态监测等。然而，时间序列数据的预测面临许多挑战，包括数据的非线性特征、噪声、缺失值及动态变化等问题。极限学习机（ELM）作为一种新兴的人工智能算法，在时间序列预测中展示了其高效性和准确性，但其性能受限于参数选择的影响。为了进一步提高ELM在时间序列预测中的表现，研究者们尝试结合不同的优化算法来调优ELM的参数。猎食者算法（HPO）是一种基于生物学中的捕食行为模拟的优化算法，在处理参数优化问题中具有独特的优势。HPO算法通过模拟捕食者和猎物之间的动态相互作用来寻找到最优的解，这种算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛特性。结合HPO算法和ELM进行时间序列预测的研究，可以进一步提高模型的准确性和预测性能。
传统的ELM算法尽管具有快速学习和泛化能力，但其在高维度、 ...