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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
基于水循环算法（Water Cycle Algorithm，WCA）优化的核极限学习机（KELM）回归预测是一种将WCA和KELM相结合的方法，用于提高回归预测的性能和准确度。
WCA是一种模拟水循环过程的优化算法，通过模拟水的蒸发、降水和径流等过程来搜索最优解。它具有全局搜索和自适应调整参数的能力，能够有效地优化复杂的非线性问题。
在WCA-KELM方法中，首先使用WCA来搜索最优的核函数参数和KELM的超参数。WCA通过不断迭代的过程，根据每个个体的适应度值来更新个体的位置和速度，以寻找最优解。在每次迭代中，根据适应度值的大小，更新个体的位置和速度，直到达到停止条件。
在优化过程中，WCA-KELM通过搜索最优的核函数参数和KELM的超参数，进一步提高了KELM的回归预测性能。通过优化核函数参数，可以更好地捕捉输入数据的非线性特征；通过优化KELM的超参数，可以调整模型的复杂度和泛化能力。
基于水循环算法优化的核极限学习机回归预测是一种将WCA和KELM相结合的方法，用于提高回归预测的性能和准确度。通过WCA的全局搜索和自适应调整参数的能力，可以优化核函数参数和KELM的超参数，进一步提高KELM的回归预测性能。在实际应用中，WCA-KELM可以应用于各种回归预测任务，并具有较好的性能表现。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]周志琴.基于优化的核极限学习机在负荷预测中的研究[D].广东工业大学,2017.DOI:10.7666/d.D01243248.
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[3]马飞燕,李向新.基于改进麻雀搜索算法-核极限学习机耦合算法的滑坡位移预测模型[J].科学技术与工程, 2022(005):022.
