基于混合改进的鲸鱼优化算法-核极限学习机 GSWOA-KELM多变量时序预测 (多输入单输出)

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效果一览

基于混合改进的鲸鱼优化算法-核极限学习机 GSWOA-KELM多变量时序预测 (多输入单输出)_第1张图片

文章概述

基于混合改进的鲸鱼优化算法核极限学习机GSWOA-KELM多变量时序预测(多输入单输出)
Matlab代码
WOA改进点如下:
1.在鲸鱼位置更新公式中加入自适应权重,动态调节最优位置的影响力,改善算法收敛速度
2.使用变螺旋位置更新策略,动态调整螺旋的形状,提升算法全局搜寻能力
3.引入最优邻域扰动策略,避免算法陷入局部最优解,解决算法早熟现象。
程序已调试好,无需更改代码替换数据直接使用! ! ! 输入数据为Excel格式!
替换数据直接使用,适合新手小白
评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、 RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据

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