[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于最大信息系数（MIC）特征提取、改进互补集合经验模态分解（ICEEMD）、雾凇优化算法（RIME）与深度混合核极限学习机 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-12-10 07:13:45 |AI写论文

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MATLAB
实现基于最大信息系数（
MIC）特征提取、改进互补集合经验模态分解（
ICEEMD
）、雾凇优化算法（
RIME
）与深度混合核极限学习机（
DHKELM
）的建筑业碳排放量预测模型的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球气候变化问题的日益严重，温室气体的排放已成为各国政府关注的重大议题。建筑业作为全球能源消耗和碳排放的重要行业之一，必须采取有效措施减少其碳足迹，降低对环境的负面影响。近年来，建筑业的碳排放量问题日益显著，尤其是在能源消耗、建筑材料使用、建筑设计等方面，都会影响到碳排放的总量。针对这一问题，研究者们不断寻求新型的预测方法，以便准确评估建筑业的碳排放量，并进一步实现绿色低碳发展。
传统的碳排放量预测方法依赖于统计模型、灰色模型等，尽管在某些情况下具有较好的预测能力，但在处理复杂数据和非线性问题时，往往效果不佳。为了提升预测模型的准确性，近年来，基于机器学习和深度学习的技术逐渐得到了广泛应用，尤其是极限学习机（ELM）等算法的应用，使得碳排放预测问题得到了更为有 ...