【ELM回归预测】北方苍鹰优化极限学习机NGO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3126期】

已于 2025-01-24 18:49:17 修改
阅读量109 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-03 10:22:35 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134197493
本文介绍了如何在Matlab中使用北方苍鹰优化极限学习机(NGO-ELM)进行数据回归预测，包括数据预处理、模型训练、参数优化以及误差评估。通过实例展示了如何确定隐含层节点数量并使用NGO算法优化权重阈值，提升预测性能。

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
在这里插入图片描述
🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击👇
①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、运行结果

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【ELM回归预测】北方苍鹰优化极限学习机NGO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3126期】.zip
02-13
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【ELM分类】北方苍鹰算法优化极限学习机NGO-ELM数据分类【含Matlab源码 3118期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
极限学习机(ELM)
迷川浩浩的博客
11-10 8705
1. 引言极限学习机(extreme learning machine)ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学
ELM基础
rush push
09-27 8411
ELM(Extreme Learning Machine)是一种新型神经网络算法，最早由Huang于2004年提出【Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks】。 elm特点是随机生成隐层节点的参数，训练模型速度快。 elm从网络结构上来看是一个单隐层的前馈神经网络（SLFN）如
极限学习机（ELM）
m0_72410588的博客
05-10 7618
在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型，以便在未知的数据上进行预测或分类。传统的神经网络模型需要大量的参数调整和迭代优化，学习效率很低。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种基于随机化的单层前向神经网络，其学习速度快、精度高、易于实现等诸多优点，成为近年来研究热点。本篇文章将详细介绍极限学习机的原理及应用，并给出相应的代码实现。
【ELM分类】 MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测
qq_59747472的博客
10-20 761
极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络 (Single-hidden layer feedforward neural networks, SLFNs)，凭借其优异的学习速度和泛化性能，在诸多领域展现出强大的分类预测能力。本文将深入探讨ELM在多特征分类预测中的应用，并结合MATLAB编程语言，详细阐述其实现过程，包括算法原理、参数选择、性能评估以及代码示例。一、 ELM算法原理。
极限学习机应用于入侵检测（一）
upupday19的博客
11-04 8870
引言     最近读了一篇2014年CCS的论文，Using Extreme Learning Machine for Intrusion Detection in a Big Data Environment，并对其内容进行了总结和扩展。 基本知识      极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算
ElM分类基于matlab北方苍鹰算法优化极限学习机NGO-ElM数据分类【含Matlab源码 3118期】.zip
09-17
智能优化算法优化学习极限学习机ELM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化ELM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化ELM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化ELM 4.4.4 鲸鱼算法WOA...
【回归预测】ELM极限学习机-MATLAB
最新发布
2303_77200324的博客
02-12 1208
支持向量回归（SVR）通过寻找最优超平面，使得预测值与真实值的偏差尽可能小，同时最大化模型的泛化能力。其核心公式如下：目标函数约束条件其中，𝑤 为权重向量；𝐶 为正则化参数；𝜉𝑖 ​为松弛变量；𝜖 为容忍偏差；𝜙(⋅) 为核函数映射。高斯核函数（RBF）代码中采用高斯核（RBF核）处理非线性关系：高斯核通过带宽参数𝜎 控制样本间相似性的衰减速度。本文通过详细的代码实现和分段讲解，展示了基于 MATLAB 平台的 SVM 极限学习机在数据拟合问题中的应用。
ELM算法选隐节点
07-23
极端学习机中选择隐节点的方法,先通过指数法增长,确定隐节点数的范围.再用区间折半搜索法确定最优隐节点个数.
极限学习机（ELM）算法原理及C++代码实现
qq_38232171的博客
11-27 4373
从事机器学习研究两年多了，第一个用的算法就是极限学习机，优快云算是我的领路人，在此感谢一下优快云上分享知识的大神们，即将毕业，所学颇杂，想在此开始总结一下，顺便也为即将入坑的新手们做一些贡献。第一篇博文，或有许多不足之处，请各路大神指教，尽量做到按以下步骤能够理解并实现极限学习机算法。 算法介绍 极限学习机是一种单隐含层的前馈神经网络，其效率高，正确率高，泛化性能强，从初学该算法至今...
【ELM回归预测】基于matlab探路者算法优化极限学习机PFA-ELM回归预测（含前后对比）【含Matlab源码 2204期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-05 1888
探路者算法优化极限学习机PFA-ELM回归预测（含前后对比） 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数
shang_bo_liang的博客
09-04 6226
当训练集确定之后，输入层结点数和输出层结点数随之而确定，首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络的学习速度变得很慢。隐层结点数的选择问题一直受到神经网络研究工作者的高度重视。 方法1： fangfaGorman指出隐层结点数s与模式数N的关系是：s＝log2N； 方法二： K..
比较不错的隐含层节点数选取方法
fan15945028042的博客
04-09 7095
s＝sqrt（0.43mn＋0.12nn＋2.54m＋0.77n＋0.35）＋0.51 （s为隐含层数，m是输入层的个数，n是输出层的个数）
粒子群优化算法优化ELM的预测实战
qq_45013535的博客
11-10 1336
粒子群优化算法优化ELM的预测实战
elm学习总结
鱼香土豆丝
08-29 1万+
学习了解ELM（极限学习机）； （1）算法介绍 极限学习机，该算法随机产生输入层与隐含层的链接权值与隐含层神经元的阈值，并且在训练过程中无需调整，只要设置隐含层的神经元个数就可以得到最优解。 算法的步骤可以分为： 1.确定隐含层的神经元个数，随机设定输入层与隐含层的链接权值，和隐含层的神经元的偏置b 2.选择一个无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数（也叫压制函数）
隐含层节点数的设置
热门推荐
dadaadao的专栏
03-29 2万+
<br />   （3）当训练集确定之后，输入层结点数和输出层结点数随之而确定，首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络的学习速度变得很慢。隐层结点数的选择问题一直受到神经网络研究工作者的高度重视。Gorman指出隐层结点数s与模式数N的关系是：s＝log2N；Kolmogorov定理
【深度学习】网络中隐含层神经元节点的个数（需要学习的特征数目）
u011754972的博客
06-20 1万+
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9983399 1、网络中隐含层神经元节点的个数（需要学习的特征数目），采集的密度（也就是convolution时的移动步伐，也就是在什么地方计算特征）和感知区域大小对最终特征提取效果的影响很大，甚至比网络的层次数，deep learning学习算法本身还要重要。 2、Whitening在预处
SA-ELM优化极限学习机回归预测实战
资源摘要信息:"机器学习Python 实现SA-ELM模拟退火算法优化极限学习机多输入单输出回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）"一文系统性地介绍了将模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）与极限学习机...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值