内容概要：本文档详细介绍了将极限学习机（ELM）与自适应提升（AdaBoost）结合的一种高效且精确的回归预测模型，特别针对多输入单输出的复杂问题。通过Python代码实例展现了从理论上探讨模型的工作原理，到实际上的应用案例和性能评估，涵盖了金融、医疗、工业等多个实际应用领域。文档指出，在实际操作过程中遇到的数据质量问题，如缺失值和异常值，以及模型的超参数调节等，都是需要考虑并解决的重要挑战。同时文档提供了简单的绘图脚本来直观显示模型的表现情况，有助于进一步调整和改进模型性能。 适合人群：从事数据分析、预测算法开发的专业人士或研究人员，对极限学习机或集成学习感兴趣的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望提高现有回归模型准确性和稳定性的企业或个人开发者。通过学习此文档提供的指导和样例，他们可以获得关于如何将这两种强大技术融合在一个系统内的实用技能。 其他说明：此资源除了提供理论依据外，还附带完整实现步骤和部分关键代码片段，使读者能够在自己的项目中快速部署并优化类似的预测工具。此外，它强调了良好的数据预处理措施对于获得可靠成果至关重要这一点。

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基于粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， PSO-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。

ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序） ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序） ELM极限学习机多输入单输出预测（Matlab完整程序）

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。

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。

针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型，SSA-HKELM分类预测。 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。

ELM极限学习实现花的分类（MATLAB源码+数据集+预测结果），训练集40个样本，测试集10个样本，测试集最高准确率可达100%，可以根据自己的需求更换数据集对自己的研究内容进行一个替换，测试此文方法的预测效果。