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MATLAB
实现PSO-ELM
粒子群（
PSO）优化极限学习机多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的不断发展，预测建模成为各行各业中不可或缺的技术工具。尤其在工业、金融、医疗等领域，通过对历史数据进行分析和建模，可以为决策者提供有效的参考依据，提升决策效率和精度。传统的回归模型虽在一定程度上能解决问题，但它们在面对复杂数据时，往往难以做到精准预测。因此，如何在保证准确性的前提下提升预测的效果成为了科研和应用领域的重要课题。
极限学习机（ELM）作为一种新型的机器学习算法，由于其简洁、效率高、计算速度快等特点，已经广泛应用于多种回归与分类任务中。然而，ELM的性能和预测效果仍然受到其参数选择和网络结构的限制，因此如何优化ELM成为了进一步提升其预测能力的关键所在。
粒子群优化（PSO）算法作为一种全局优化方法，通过模拟自然界粒子在搜索空间中的运动，能够有效寻找最优解。PSO算法在优化问题中表现出了优越的性能，尤其是在复杂问题的求解中，能够快速找 ...
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