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Python实现基于OOA-HKELM鱼鹰优化算法（OOA）优化混合核极限学习机进行多变量回归预测的详细项目实例
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在大数据环境下，多变量回归预测在工业、金融、能源等领域扮演着关键角色。然而，传统回归方法往往面临特征间非线性关系复杂、训练速度慢、参数调优困难等问题。极限学习机（
ELM）因其单隐层神经网络结构和解析解求解方式，实现了训练速度快、泛化能力强的优势。但纯
ELM在面对复杂数据分布时，对核函数的依赖性较强，难以兼顾不同尺度特征特征空间的表征能力。混合核
ELM（HKELM
）通过组合径向基核、多项式核等多种核函数，兼顾局部与整体信息，提高了模型的表达能力，但其混合核参数组合与权重分配带来了更高的优化难度。此外，如何在保证高预测精度的同时，进一步提升模型训练效率及收敛稳定性，也是制约
HKELM
在大规模应用中的瓶颈。
鱼鹰优化算法（
OOA）是一种新兴的群体智能优化算法，通过模拟鱼鹰捕食行为中的搜索与围捕过程，实现全局探索与局部开发的动态平衡。与传统算法相比，
OO ...
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