MATLAB源码实现GWO-ELM算法的多输入单输出回归预测

资源摘要信息:"该资源是一套完整的源代码和数据集，旨在通过MATLAB实现灰狼优化算法(GWO)对极限学习机(ELM)进行参数优化。在该资源中，应用GWO对ELM中的权值和阈值进行优化，以解决多输入单输出(MISO)回归预测问题。资源中包含预先设置的数据集，这些数据集以excel格式存储，用户可以轻松地将这些数据集替换成自己的数据，而无需修改代码，即可运行程序并获得预测结果。该方法特别适合于需要高精度回归分析的场合，例如时间序列预测、金融分析、生物信息学等领域。 在本资源中，GWO算法作为全局优化技术，用于寻找最佳的ELM网络参数，即最优的权值和阈值。ELM是一种快速学习算法，它在训练单隐层前馈神经网络(SLFN)时表现出色，能够以极高的速度和良好的泛化能力完成学习任务。将GWO与ELM相结合，即GWO-ELM，可以在保留ELM高效率的同时，进一步提高模型的预测准确性和稳定性。 资源中包括的四张图片文件（GWO-ELMR1.png至GWO-ELMR4.png）很可能是GWO-ELM算法运行过程中的性能表现图或结果展示图，它们有助于用户直观地理解算法在数据集上的表现和优化过程。而文件GWO-ELM(R)可能是运行环境的配置文件或者是用于记录实验结果的报表文件。 在使用该资源时，用户应具有一定的MATLAB编程基础，并熟悉ELM和GWO算法的基本原理。对于那些不熟悉MATLAB或者算法理论的用户，可能需要先进行一些基础的学习。对于正在寻求高效回归预测方法的研究者和工程师而言，这套资源可以作为实现和测试GWO-ELM算法的起点。 总结来说，该资源提供了一套集成化的算法实现，包括数据处理、模型训练、参数优化和结果预测的全部步骤。它不仅适合于需要进行复杂数据回归预测的科研人员，也适合于工程人员进行算法验证和应用开发。通过该资源，用户能够深入理解GWO-ELM算法的实现细节，及其在回归预测任务中的应用价值。"