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雷达卡
Matlab
实现SSA-HKELM
麻雀算法（
SSA）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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随着数据科学的快速发展，多变量回归预测成为了许多领域中的关键任务。传统的回归方法，例如线性回归、支持向量机（SVM）等，虽然具有较好的预测效果，但当面对大规模复杂数据时，通常会出现过拟合、计算量大和收敛速度慢等问题。极限学习机（ELM）作为一种高效的机器学习方法，近年来在解决这些问题中展现出优势。ELM的训练速度快、泛化能力强，特别适用于大规模数据处理，已广泛应用于分类、回归和时间序列预测等任务。为了进一步提高ELM的预测性能，混合核极限学习机（HKELM）应运而生，利用不同核函数的组合来提高模型的拟合能力，从而克服传统ELM在复杂问题中的局限性。
然而，HKELM虽然能够在理论上取得更好的效果，但其参数选择和核函数组合仍然是其优化过程中的一个重要问题。为了克服这一挑战，研究者们提出了利用智能优化算法来调整模型的超参数，以实现最优性能。其中，麻雀搜索算法（SSA）作 ...
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