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Matlab
实现NGO-HKELM
北方苍鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例
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在当前信息技术飞速发展的时代，数据成为了各行各业决策支持的核心。随着数据量的不断增加以及数据维度的复杂性，传统的回归预测方法面临着许多挑战。因此，如何建立一种能够处理复杂数据并有效提高预测精度的模型，成为了学术界和工业界研究的重要课题。在这一背景下，基于极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）理论的多变量回归预测模型逐渐得到关注。ELM作为一种新型的机器学习算法，其优越的计算速度和较高的准确性，使其在多个领域都取得了显著的成果。然而，ELM的传统模型往往存在泛化能力差、局部最优问题以及对核函数选择的依赖等局限性。因此，如何进一步提升ELM模型的性能，成为了当前研究的热点之一。
为了解决这些问题，近年来，学者们提出了许多改进版本的ELM算法，其中混合核极限学习机（Hybrid Kernel Extreme Learning Machine，HKE ...
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