基于PCA、PSO算法优化ELM的工程费用估计回归预测MATLAB程序运行与对比

内容概要：本文探讨了一种综合性预测方法，即利用PCA主成分分析、粒子群优化算法（PSO）优化极限学习机（ELM）进行工程费用估计的回归预测。通过MATLAB程序实现该方法，并从五个角度（数据实际值、ELM预测、PCA+ELM预测、PSO-ELM预测、PCA+PSO-ELM预测）进行运行和对比。研究展示了各方法的预测结果图，最终得出PCA+PSO-ELM方法在预测准确性上有显著优势。 适合人群：从事工程项目管理、数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度工程费用估计的项目，旨在提高费用估计的准确性，帮助决策者更好地规划和控制成本。 其他说明：文中提供的MATLAB程序和实证对比分析，有助于理解和应用多算法融合的预测模型，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。