电力行业中HHO-KELM回归预测的MATLAB实现及应用

利用哈里斯鹰算法（HHO）优化核极限学习机（KELM）进行回归预测的方法，并提供了完整的MATLAB代码实现。主要内容涵盖哈里斯鹰算法的基本原理及其在优化问题中的应用，核极限学习机的工作机制以及两者结合的优势。文中还展示了如何读取Excel数据、进行数据预处理、划分训练集和测试集，并通过HHO优化KELM模型参数，最终完成对电厂运行数据的回归预测。所有代码都附有详细的注释，便于理解和修改。 适合人群：对机器学习尤其是优化算法和回归预测感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要对电厂或其他工业领域的运行数据进行精确预测的应用场景。主要目标是提高预测精度，减少误差，从而辅助决策制定。 其他说明：提供的MATLAB代码仅为简化示例，实际应用中可能需要进一步调整和优化。此外，代码作为商品出售，一经售出不予退换。