【ELM数据预测】粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 449期】

已于 2025-01-14 23:40:37 修改
阅读量382 收藏 2
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 2023-11-06 20:53:27 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/134254687
文章介绍了如何使用PSO算法优化粒子群极限学习机（ELM）在Matlab中的应用，以提高发动机参数预测的准确性。PSO-ELM算法通过寻优确定最佳参数，确保模型构建的精确性，提供了一种有效的方法来构建更精确的预测模型。

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞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】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 1887
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！
pso-elm（粒子群算法优化极限学习机）
01-19
pso-elm（粒子群算法优化极限学习机）
【ELM预测】基于粒子群算法PSO优化极限学习机预测含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
03-15 1599
1 模型 为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和偏置,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差,均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,通过PSO-ELM和ELM2个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预报的预测精度,可为空气质量预测提供新的方法和途径. 2 部分代码 % ELM 训练网络function [LW,TF,TYPE] = elmtrain(
粒子群算法优化极限学习机PSO_ELM.zip_PSO ELM_extreme learning _优化elm_极限学习机_极限
07-15
PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM
【ELM数据预测】粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 449期】.zip
10-11
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...
【ELM数据预测】基于matlab粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 449期】
09-10
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...
粒子群优化算法优化极限学习机(PSO-ELM)回归预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
Matlab 粒子群优化算法优化极限学习机(PSO-ELM)回归预测 优化参数为权值和阈值 自带数据为excel数据，多输入，单输出，回归预测。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 MATLAB代码
【Matlab回归预测】粒子群算法优化极限学习机ELM回归预测【含源码 1722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；
02-23 388
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab回归预测】粒子群算法优化极限学习机ELM回归预测【含源码 1722期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]戴邵武,陈强强,刘志豪,戴洪德.基于粒子群极限学习机的排气温度裕度预测[J].仪表技术. 2019,(06) ...
预测算法|改进粒子群算法优化极限学习机IDM-PSO-ELM
sfejojno的博客
08-13 1298
回归拟合：分类本文是作者的预测算法系列的第四篇，前面的文章中介绍了BP、SVM、RF及其优化，感兴趣的读者可以在作者往期文章中了解，这一篇将介绍——极限学习机过去的几十年里基于梯度的学习方法被广泛用于训练神经网络，如BP算法利用误差的反向传播来调整网络的权值.然而，由于不适当的学习步长，导致算法的收敛速度非常慢，容易产生局部最小值，因此往往需要进行大量迭代才能得到较为满意的精度．这些问题，已经成为制约其在应用领域发展的主要瓶颈.
粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM）
11-14
粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。
ELM回归预测matlab版code
12-16
使用emd进行回归预测的代码，使用方法结单，只需输入训练集和测试集就可以进行emd预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到command windows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。运行结果会直接输出测试集的MAE, RMSE, MAPE, DISTAT这几个统计量
基于粒子群优化的极限学习机
12-10
提出一种基于粒子群算法优化极限学习机算法。采用粒子群算法对极限学习机参数进行优化,最后在Matlab平台进行仿真对比实验。
基于ELM时间序列预测算法.zip
04-28
利用极限核学习机预测，有数据，可以直接运行，在此基础上根据自己的数据直接修改，拟合效果好，可以在此基础上进行进一步粒子群优化，提高模型的适应度值
PSO-ELM（源码）
05-15
量子遗传算法优化ELM matlab源码
【ELM回归预测】基于matlab引力搜索算法优化极限学习机GSA-ELM回归预测（含前后对比）【含Matlab源码 2205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 1353
引力搜索算法优化极限学习机GSA-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！
基于粒子群算法(PSO)优化的极限学习机预测(附Matlab代码)
weixin_50547796的博客
07-01 233
然而，在处理复杂问题时，ELM的性能可能会受到模型参数的选择和初始化的限制。然后，我们可以使用PSO算法Q来优化ELM的隐层权重和偏置。在每一次迭代中，PSO算法更新每个粒子的速度和位置，并通过评估适应度函数来确定全局最优解。首先，我们需要定义极限学习机(ELM)的结构。输入层的节点数由输入数据的维度决定，隐层的节点数可以根据问题的复杂程度进行选择，输出层的节点数由问题的输出维度决定。接下来，我们需要初始化ELM的隐层权重和偏置。隐层权重可以随机初始化为一个较小的随机数范围内的值，偏置可以设置为0。
【DELM回归预测】基于matlab粒子群算法改进深度学习极限学习机PSO-DELM数据回归预测【含Matlab源码 1884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；
12-19 1254
粒子群算法改进深度学习极限学习机PSO-DELM数据回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
极限学习机（ELM）预测模型及其Python和MATLAB实现
最新发布
qq_45441438的博客
07-31 1074
2. **解析解法**：通过利用线性代数的方法，ELM能够将隐层的输出表示为一个简单的线性方程，通过最小二乘法直接计算得到输出层的权重，避免了迭代训练过程中的梯度下降等计算复杂度高的问题。1. **随机权重初始化**：与传统的神经网络相比，ELM的隐层神经元是随机生成的，并且不需要通过训练去调整权重。3. **泛化能力**：尽管隐层参数是随机固定的，ELM依然具备良好的泛化能力，能有效处理高维非线性数据。3. **较强的泛化能力**：在一定范围内，随机初始化隐层权重具有良好的泛化性能，能够避免过拟合。
粒子群优化极限学习机PSO-ELM回归预测及Matlab实现
资源摘要信息:"ELM回归预测：粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM回归预测" 本文档主要介绍了一种基于Matlab平台的粒子群算法优化极限学习机（PSO-ELM）回归预测方法，并提供相应的Matlab源码供用户使用和研究。文档...
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