PSO-KELM算法Matlab实现及多种生物启发式优化对比

PSO 和 KELM 结合的分类器，用 Matlab 写出来其实没你想的那么复杂。粒子群优化负责找参数，核极限学习机负责建模预测，整个流程比较清晰。从初始化粒子到最终预测，代码都有框架参考，响应也挺快，适合想搞分类或者回归预测的同学深入研究。

PSO-KELM 算法的实现思路比较直白，先搞清楚PSO怎么动、KELM怎么学，后面只要让粒子去调整 KELM 参数就行了。文里还对比了像狼群优化、鲸鱼算法这些生物优化法，给你不少方向去试试不同策略的效果。

MATLAB 代码是重点，框架已经搭得蛮完整了，初始化 -> 参数优化 -> 训练 KELM -> 预测，你照着跑就能出结果，逻辑还挺清楚。初学者也能上手，要真做项目，还是得针对自己的数据再调一下。

另外，像PSO 粒子群 Matlab这些资源也可以看看，里面不少代码段对调参、种群设置这些细节讲得还不错。要是你正好在搞优化类的模型，这类实现可以少走不少弯路。

如果你在做分类、预测任务，尤其想在模型上多折腾点花样，试试 PSO-KELM 还蛮值的。你也可以顺便搞搞其它优化方法，看谁的效果更香。