基于粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测, PSO-HKELM数据回归预测,多变量输入模型 优化参数为

上传者: 43916303 | 上传时间: 2024-08-14 16:10:01 | 文件大小: 36KB | 文件类型: ZIP
基于粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测, PSO-HKELM数据回归预测,多变量输入模型。 优化参数为HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。

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