【ELM回归预测】粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM回归预测【含Matlab源码 1722期】

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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 20:59:08 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134254786
本文介绍了如何在Matlab中使用PSO（粒子群优化）算法优化极限学习机（ELM）模型，以提高发动机参数预测的准确性。文章详细描述了PSO的基本原理，以及如何将其应用于ELM模型的参数选择，以提升模型的预测精度和泛化能力。

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【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】
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02-11 533
粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM数据预测（含前后对比） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【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】
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11-05 1781
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！
【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 1552
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(
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）
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
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
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最新发布
02-10
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； ...
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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...
【ELM回归预测】粒子群算法优化极限学习机PSO-ELM回归预测【含Matlab源码 1586期】.zip
02-10
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； ...
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02-23 368
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) ...
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
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 1186
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.
【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】
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11-05 1261
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
07-01 180
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】
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12-19 1140
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！
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