基于ELM-Adaboost的时间序列预测模型:MATLAB实现与应用时间序列预测在金融、气象、能源、交通等领域具有重要应用价值。传统的预测方法如ARIMA、SVM等在某些复杂非线性场景下表现有限。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)因其训练速度快、泛化能力强而受到广泛关注,但其稳定性较差,容易受到样本分布不均的影响。为此,结合AdaBoost(Adaptive Boosting)集成学习策略,可以提升ELM的预测精度和鲁棒性。本文基于MATLAB实现了一个ELM-Adaboost组合模型,用于时间序列预测任务。