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雷达卡
Python实现基于GWO-DHKELM灰狼算法（GWO）优化深度混合核极限学习机的数据回归预测的详细项目实例
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随着机器学习和人工智能技术的发展，基于数据的预测模型在多个领域得到了广泛应用，尤其是在回归预测问题中。回归问题的核心是通过历史数据预测未来的数值。然而，传统的回归方法在处理复杂和非线性问题时，常常面临准确性不足和过拟合等问题。为了克服这些不足，研究人员提出了基于极限学习机（
ELM, Extreme Learning Machine
）的方法，该方法具有训练速度快、精度高等优点。然而，
ELM在解决复杂问题时，仍然存在一些局限性，例如在面对高维数据时，容易陷入局部最优解，难以实现全局优化。为了解决这个问题，近年来，基于灰狼优化算法（
GWO, Grey Wolf Optimizer
）的深度混合核极限学习机（
DHKELM
）成为研究的热点。
灰狼优化算法（
GWO）是一种模拟灰狼捕猎行为的启发式算法，具有较强的全局搜索能力和较高的计算效率。它通过模拟灰狼群体中不 ...
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