粒子群优化提升KELM模型多维输入单输出性能

粒子群优化算法（PSO）在机器学习领域应用广泛，是在多维输入和单维输出的模型时，能大大提升模型的预测性能。如果你正在研究类似的优化问题，推荐你看看这篇资源集。你能找到涉及 MATLAB、Python 等语言的多种算法实现，像是 PSO 优化 BP 神经网络、随机森林、LSTM 等模型。每个资源的代码和数据都比较实用，使用时能让你快速上手。不管是优化 BP 分类模型，还是做 SVM 优化，或者其他灰色模型应用，都能找到相关的示例。你可以根据自己的需求，选择适合的实现来提升你的模型效果。相对来说，这些代码资源的都是比较直接的应用实例，学习成本低，适合各类开发者参考和借鉴。