智能优化算法在极限学习机回归预测中的应用与Matlab实现

如果你在做回归预测任务，极限学习机（ELM）算法是一个挺不错的选择，它的速度挺快，效果也还不错。更棒的是，结合智能优化算法，比如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）和鲸鱼优化算法（WOA），可以进一步提升预测精度。最近我看到一些相关的 MATLAB 代码实现，挺适合那些想在极限学习机上动手做优化的朋友。

比如，遗传算法优化极限学习机数据回归预测 MATLAB 代码就能你使用 GA 优化 ELM，提升数据回归的预测准确率。

另外，极限学习机和粒子群优化算法优化 WNN 车位预测这篇文章，展示了 ELM 与 PSO 结合的应用，适合做车位预测相关任务。

如果你对优化算法更感兴趣，可以看看优化算法提升极限学习机回归预测性能：ELM 结合 PSO、SSA、GWO 等算法的应用，这篇文章深入探讨了 PSO、SSA 和 GWO 等优化算法与 ELM 的结合，适合想深入了解这类技术组合的朋友。

这些代码实现都挺直接，使用起来也不复杂。如果你对回归预测和优化算法感兴趣，可以试试看这些资源，快速上手，提升项目的预测精度。