MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测 多指标（含完整的程序，GUI设计和代码详...

内容概要：本文档详细介绍了基于改进的秃鹰搜索优化算法（IVSO）优化极限学习机（ELM）的数据回归预测模型——IBES-ELM。项目首先阐述了项目背景、目标和意义，接着详细描述了IBES-ELM的模型架构，包括数据预处理模块、IVSO算法优化模块、ELM核心回归模型、多指标评估模块、用户界面模块和可视化模块。项目通过MATLAB实现了完整的代码，从数据预处理到模型训练、多指标评估、模型保存和可视化图表生成。IBES-ELM模型展现了在处理高维、多源、动态变化数据时的强大性能，特别是在多指标评估中表现出色。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①处理高维、多源、动态变化的数据；②实现高效、准确的数据回归预测；③通过多种评价指标（如R²、MAE、MAPE、MBE、MSE等）评估模型性能；④设计用户友好的图形界面，方便非专业用户使用；⑤支持实时数据流处理和预测需求；⑥在实际应用中提供可靠的预测工具，适用于能源管理、金融分析、气象预报、智能制造等多个领域。 其他说明：文档提供了详细的项目目录结构设计、系统部署与应用规划，以及未来改进方向，有助于项目的持续优化和发展。此外，还包括了相关的参考资料，帮助读者深入了解各个技术细节。