1.Matlab实现VMD-WOA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合鲸鱼算法优化极限学习机时间序列预测;
2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据;
3.运行环境Matlab2018b及以上,data为数据集,运行主程序MainVMDWOAELMTS,其余为函数文件无需运行,所有程序和数据放在一个文件夹;
4.鲸鱼算法优化两个参数,隐层的权值和初始隐层阈值;
5.命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、RMSE和R2;
6.预测效果如下:






1.Matlab实现VMD-WOA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合鲸鱼算法优化极限学习机时间序列预测;
2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据;
3.运行环境Matlab2018b及以上,data为数据集,运行主程序MainVMDWOAELMTS,其余为函数文件无需运行,所有程序和数据放在一个文件夹;
4.鲸鱼算法优化两个参数,隐层的权值和初始隐层阈值;
5.命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、RMSE和R2;
6.预测效果如下: