Matlab源码实现基于DBO-ELM的回归预测优化

资源摘要信息:"【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】.zip" 本资源提供了一套完整的Matlab源代码，用以实现基于DBO-ELM（DBO-Extreme Learning Machine）的数据回归预测模型，并且通过引入蜣螂算法（Dung Beetle Optimization）进行优化。极限学习机（ELM）是一种快速有效的单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法，广泛应用于分类、回归及特征学习等机器学习任务中。优化后的DBO-ELM旨在提升预测的准确性和效率。 资源详细说明： 1. 主函数与调用函数 - 主函数文件：ga_2d_box_packing_test_task.m - 调用函数：其他.m文件，虽然不需要直接运行，但它们在主函数中被调用以完成特定任务。 2. 运行版本与要求 - 代码适配的Matlab版本为2019b。如果在运行时出现错误，根据错误提示进行相应的调整。如果遇到困难，可以联系博主获取帮助。 3. 运行步骤 - 步骤一：将所有文件解压后放置在Matlab的当前工作文件夹中。 - 步骤二：打开除主函数文件ga_2d_box_packing_test_task.m之外的其他.m文件进行查看或修改。 - 步骤三：运行程序，等待程序完成，以获得运行结果。 4. 仿真咨询与服务 - CSDN博客或资源提供完整代码。 - 期刊或参考文献复现。 - Matlab程序定制。 - 科研合作。 5. 机器学习与深度学习应用 - 该资源涉及了多种机器学习和深度学习方法，如CNN、LSTM、SVM、LSSVM、ELM、KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、DELM、XGBOOST、TCN等。 - 实现了上述算法在多个预测任务中的应用，包括但不限于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断等。 在使用该资源时，需要注意以下几点： - 确保Matlab环境配置正确，以避免兼容性问题。 - 在运行主函数前，应先理解各个调用函数的功能，以更好地理解整个算法的流程。 - 结果分析应结合运行效果图，确保算法的预测结果在预期的性能范围内。 - 对于有特定需求的科研合作或代码定制，应详细说明需求，以便资源提供者提供相应的帮助。 该资源的发布者承诺代码经过亲测可用，但用户在使用时仍需注意调试和验证，确保在自己的数据集上也能得到稳定可靠的预测结果。此外，资源的下载和使用应当遵守相关的法律法规，不得用于非法目的。