Matlab实现侏儒猫鼬优化算法DMO-DELM预测模型

侏儒猫鼬优化算法（DMO）是一种新兴的智能优化算法，而差分演化极限学习机（DELM）是一种有效的机器学习模型，该资源通过结合这两种算法，在Matlab环境下构建了一个高效的预测模型。 1.版本支持：资源支持Matlab2014、Matlab2019a以及Matlab2024a三个版本，确保了广泛的兼容性和适用性。 2.案例数据：资源附带案例数据，用户可以直接运行Matlab程序，无需自行收集数据，便利了学习和研究过程。 3.代码特点：程序采用参数化编程方式，用户可以方便地更改参数，以适应不同的需求。此外，代码具有清晰的编程思路，并且包含详细的注释，便于理解和学习。 4.适用对象：该资源适合计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的大学生进行课程设计、期末大作业以及毕业设计使用。新手用户也可以轻松上手，替换数据后即可运行，注释详尽，有助于理解算法和程序结构。 5.作者背景：资源由一位在大厂担任资深算法工程师的作者提供，作者拥有10年Matlab算法仿真经验。在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域有着深厚的造诣。作者还提供仿真源码和数据集定制服务，联系方式为私信。 标签表明资源与Matlab紧密相关，需要用户具备一定的Matlab操作基础。 文件名称为‘【创新发文】基于侏儒猫鼬优化算法DMO-DELM的多输入单输出预测Matlab实现’，准确反映了资源的核心内容和用途。 整体而言，该资源为有志于学习和应用智能优化算法和机器学习模型于预测分析的Matlab用户提供了一个优质的学习和实践平台。"