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效果一览 文章概述 多元回归预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化极限学习机ELM回归,SSA-ELM回归预测，多变量输入模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 部分源码
分类效果 基本描述 1.MATLAB实现SSA-ELM麻雀优化算法优化极限学习机分类预测（Matlab完整源码和数据) 2.优化参数为权值和阈值; 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 4.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。 运行环境matlab2018b及以上。 5
分类效果 基本描述 1.Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测（完整源码和数据) 2.优化参数为：学习率，批量处理大小，正则化参数。 3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。 4．附赠案例数据可直接运行main一键出图～ 注意程序和数据放在一个文件夹，运
预测效果 基本介绍 MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测，优化参数为：学习率，批量处理大小，正则化参数。图很多，包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 程序设计 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换； 完整程序和数据获取方式
分类效果 基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的数据分类预测程序； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注
效果一览 基本介绍 MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测（完整程序和数据） SSA麻雀算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测，优化前后对比，基于LIBSVM。 程序设计 完整程序和数据下载方式私信博主回复：MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步
效果一览 文章概述 多元分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化xgboost的分类预测模型，多特征输入模型，GWO-xgboost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。
效果一览 文章概述 多元分类预测 | Matlab 粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型 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
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预测效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-ESN基于麻雀搜索算法(SSA)优化回声状态网络(ESN)的时间序列预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 3.SSA优化的参数为：三个参数，储备池规模，学习率，正则化系数
