Python
实现基于
WOA-HKELM
鲸鱼优化算法（
WOA）优化混合核极限学习机（
HKELM
）进行多变量回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代社会，数据驱动的科学研究与工业应用日益广泛，多变量回归预测方法成为智能制造、环境监测、金融风控、医学诊断等领域决策依据的核心手段。面对传感器数据、经济指标、生物信息等多源异构、强相关性的复杂高维数据，实现精准高效的回归预测是提升智能化水平、优化资源配置、降低风险损失的重要技术保障。然而，传统回归模型如多元线性回归、支持向量回归、决策树等，在处理非线性复杂映射、特征关联耦合和数据非平稳性等挑战时，往往表现出泛化误差大、建模能力有限的问题。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）以其训练速度快、结构简洁、不易陷入局部极小值的优点，成为新一代高效回归预测工具。但标准ELM采用单核函数设计，难以适应复杂数据分布，核参数选择受人为主观影响，模型的泛化能力有待提升。
混合核极限 ...