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《Python 实现 INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测》
示例，包括数据生成、模型实现和预测效果评估等。希望这个示例能够帮助你实现多输入单输出的回归预测！（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测。权重调整：权重更新策略应根据具体问题进行调整，以提高模型的鲁棒性。数据预处理：确保输入数据标准化，提高模型的收敛速度和性能。：对于大规模数据，可以考虑使用并行计算方式加速模型训练。算法，我们成功应用了加权策略来提升模型的回归性能。我们将生成带噪声的正弦波以作为示例数据。：对加权策略进行更复杂的调整以提高性能。的基本实现，包含前向传播和训练过程。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143827115
该项目未来改进方向有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
引入Transformer结构
0人
引入自适应特征选择机制
0人
模型架构优化
0人
数据处理增强
0人
应用场景扩展
0人
前沿技术融合
0人
提升GRU单元的性能
0人
使用自监督学习技术
0人
混合强化学习增强调度决策
0人
智能化异常检测与告警机制
0人
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