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基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测, GWO-HKELM数据回归预测,多变量输入模型 优化参数为H
基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测, GWO-HKELM数据回归预测,多变量输入模型。 优化参数为HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2025-07-02 15:17:38
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灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测,GWO-ESN回归预测模型,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、
灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测,GWO-ESN回归预测模型,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测,GWO-ESN回归预测模型,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-06-14 22:49:20
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网络
网络
基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2
基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-06-06 19:57:03
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灰狼算法(GWO)优化极限学习机ELM回归预测,GWO-ELM回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、
灰狼算法(GWO)优化极限学习机ELM回归预测,GWO-ELM回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-12 14:51:49
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灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,GWO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型 评
灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,GWO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-27 17:36:46
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灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测,GWO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多
灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测,GWO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-11 14:43:02
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支持向量机
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灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多分类
灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2023-12-05 00:52:15
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群优化算法 灰狼算法 GWO
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注,它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
2022-05-25 09:09:02
37.6MB
算法
源码软件
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灰狼算法GWO
-SVM的python实现.zip
1、python程序 2、有数据集可直接运行
2022-05-16 12:05:03
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算法
支持向量机
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