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《基于信息融合的改进极限学习机预测算法研究》
一、引言
在现今的智能化技术发展中，机器学习以其强大的学习能力和出色的预测性能成为了研究的热点。而作为机器学习中的重要一环，预测算法的研究对于各类实际应用如金融市场预测、气候变化模拟等都有着极为重要的意义。其中，极限学习机（ExtremeLearningMachine，简称ELM）因其独特的算法特点和优越的泛化能力，被广泛运用于各类预测模型中。然而，传统极限学习机在处理复杂数据时仍存在一些局限性，例如信息提取不足、预测精度不够高等问题。为此，本文提出了一种基于信息融合的改进极限学习机预测算法，旨在通过信息融合技术提升极限学习机的预测性能。
二、
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