基于遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的数据回归预测Matlab代码
简介
本仓库提供了一个基于遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的数据回归预测Matlab代码。该代码旨在通过遗传算法对极限学习机的参数进行优化，从而提高数据回归预测的准确性和效率。
资源文件描述
- 文件名: GA-ELM_Data_Regression_Prediction.m
- 内容: 该Matlab代码实现了基于遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的数据回归预测。代码中包含了遗传算法的参数优化过程以及极限学习机的训练和预测过程。
使用说明
- 环境要求: 确保您的Matlab环境已安装并配置好。
- 数据准备: 准备您的数据集，并将其格式化为Matlab可读取的格式。
- 运行代码: 打开Matlab，加载并运行
GA-ELM_Data_Regression_Prediction.m文件。 - 结果分析: 代码运行后将输出优化后的参数以及预测结果，您可以根据需要进行进一步的分析和处理。
注意事项
- 请确保数据集的格式正确，以避免代码运行时出现错误。
- 您可以根据实际需求调整遗传算法的参数，以获得更好的优化效果。
贡献
如果您有任何改进建议或发现了代码中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本代码遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望这个README文件能够帮助您更好地理解和使用本仓库中的资源文件。如果您有任何问题，请随时联系我们。