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多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab粒子群算法(PSO)優(yōu)化極限梯度提升樹XGBoost回歸預(yù)測(cè),PSO-XGBoost回歸預(yù)測(cè)模型,多變量輸入模型

2年前作者：前程算法屋分類：Toy博客閱讀(50)違法舉報(bào)

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評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、RMSE和R2等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2018版本及以上。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-534915.html

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粒子群算法PSO優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè) matlab代碼
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2024年02月02日
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時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-KELM粒子群算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)（含KELM、ELM等對(duì)比）
預(yù)測(cè)效果基本介紹 MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-KELM粒子群算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)（含KELM、ELM等對(duì)比）（完整源碼和數(shù)據(jù)）模型介紹 PSO-KELM，常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)。 PSO是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它模擬了鳥群覓食的行為。在PSO中，每個(gè)個(gè)體被稱為粒子，代表了解空間
2024年02月11日
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多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab鯨魚算法(WOA)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM回歸預(yù)測(cè),WOA-ELM回歸預(yù)測(cè)，多變量輸入模型
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2024年02月11日
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多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab麻雀算法(SSA)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM回歸,SSA-ELM回歸預(yù)測(cè)，多變量輸入模型
效果一覽文章概述多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab麻雀算法(SSA)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM回歸,SSA-ELM回歸預(yù)測(cè)，多變量輸入模型評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、RMSE和R2等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2018版本及以上。部分源碼
2024年02月12日
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回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-DNN粒子群算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)
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2024年02月12日
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多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab灰狼算法(GWO)優(yōu)化極限梯度提升樹XGBoost回歸預(yù)測(cè),GWO-XGBoost回歸預(yù)測(cè)模型,多變量輸入模型
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2024年02月12日
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回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RBF粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)（多指標(biāo)，多圖）
效果一覽基本介紹回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RBF粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)（多指標(biāo)，多圖），輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)；多指標(biāo)評(píng)價(jià)，代碼質(zhì)量極高；excel數(shù)據(jù)，方便替換，運(yùn)行環(huán)境2018及以上。評(píng)價(jià)指標(biāo)MAE、
2024年02月12日
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多元回歸預(yù)測(cè) | Matlab基于鯨魚算法(WOA)優(yōu)化混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)HKELM回歸預(yù)測(cè)， WOA-HKELM數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)，多變量輸入模型
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2024年02月11日
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多元分類預(yù)測(cè) | Matlab基于粒子群優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡(luò)(PSO-DBN)的分類預(yù)測(cè)，多特征輸入模型，PSO-DBN分類預(yù)測(cè)
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2024年02月12日
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基于PSO優(yōu)化的GRU多輸入時(shí)序回歸預(yù)測(cè)（Matlab）粒子群優(yōu)化門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序回歸預(yù)測(cè)
目錄一、程序及算法內(nèi)容介紹：基本內(nèi)容：亮點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)： ?二、實(shí)際運(yùn)行效果： ?三、部分程序：四、完整代碼+數(shù)據(jù)分享下載：本代碼基于 Matlab 平臺(tái)編譯，將 PSO (粒子群算法)與 GRU （門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）結(jié)合，進(jìn)行多輸入數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè) 輸入訓(xùn)練的數(shù)據(jù)包含 8個(gè)特征
2024年02月19日
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