Python实现基于RIME-HKELM霜冰优化算法（RIME）优化混合核极限学习机进行多变量回归预测的详细项目实例
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机器学习在多变量回归预测领域取得显著成果，但传统方法在大规模、高维度、非线性特征处理上仍存在瓶颈。极限学习机（
Extreme Learning Machine
，ELM）凭借其单隐层随机映射和解析求解输出权重的优势，实现了训练速度快、泛化性能优越的特点。然而，
ELM对隐藏节点参数依赖较大，且在复杂函数拟合中易陷入局部最优。混合核极限学习机（
Hybrid Kernel ELM
，HKELM
）通过融合径向基核和多项式核，实现核函数表达能力与模型泛化能力的平衡，但核参数选择仍需优化算法辅助。霜冰优化算法（
RIME, Rhombus Ice Melting Evolution
）是一种新型智能优化算法，模拟冰晶融化与重结晶过程，对全局搜索和局部收敛具有独特优势。将
RIME
用于HKELM
核参数优化，能够在高维参数空间中更快速、精确地寻优，从而显著提升多 ...