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《MATLAB 实现基于KELM（核极限学习机）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
随着计算能力的提升和机器学习算法的不断进步，许多新的预测方法相继提出，以提升预测的精度和效率。KFLM的优势在于其较低的计算复杂度，尤其是在面对大量高维数据时，它可以通过非线性映射，将输入数据映射到高维空间，使用简单的线性方法来求解复杂问题。因此，KFLM在很多时间序列预测任务中都表现出较高的准确性和较快的训练速度，特别是在面对海量数据时，KFLM展现了强大的优势。在该过程中，新的数据不断输入系统，通过KFLM模型进行快速预测，并提供实时的反馈。对于新数据，系统能够加载最优的KFLM模型，并进行预测。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997840
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