【ELM回归预测】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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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 2023-11-09 10:59:12 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134306673
文章介绍了使用MATLAB实现的引力搜索算法(GSA)，一种用于优化问题的智能算法，特别应用于极限学习机(ELM)模型中的参数寻优。通过实例演示了如何利用GSA寻找ELM的最佳隐含层节点和权值阈值，提升了模型性能。

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【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 1262
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！
【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 1782
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！
万有引力搜索算法(Matlab)
08-08
新型优化算法，万有引力搜索算法，matlab程序
引力搜索算法 (GSA)：这是“引力搜索算法”的 Mathlab 代码。-matlab开发
05-30
引力搜索算法 (GSA) 是一种基于引力和质量相互作用定律的优化算法。该算法基于牛顿引力：“宇宙中的每个粒子都以与它们的乘积成正比的力吸引其他每个粒子。它们的质量与它们之间距离的平方成反比”。
【预测模型-ELM预测】基于麻雀算法优化极限学习机预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-13 497
一种基于麻雀搜索算法优化极限学习机的风电功率预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，确定影响风电功率的主导影响因子；步骤2，构建麻雀搜索算法优化核极限学习机预测模型，通过该模型对风电功率进行预测。本文解决了目前风电功率预测精度低，预测性能受自身参数影响较大的问题。智能优化算法。
【ELM回归预测】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】.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； ...
【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
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...
【预测模型-ElM分类】基于松鼠算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码
qq_59747472的博客
10-18 450
为了提高极限学习机(ELM)数据分类的精度,提出了松鼠算法(SSA)的ELM分类器参数优化方法(SSA-ELM),将CV训练所得多个模型的平均精度作为SSA的适应度评价函数,为ELM的参数优化提供评价标准,用获得SSA优化最优参数的ELM算法进行数据分类.利用UCI中数据集进行仿真.​。
【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(
【ELM预测】基于引力搜索算法优化极限学习机预测 附Matlab代码
qq_59747472的博客
01-17 458
1 简介 ELM是一个单隐层神经网络,具有良好的泛化和快速学习能力,该算法只需用户调整隐含层节点个数,但该参数的选择直接影响了ELM的性能.文章提出一种新的优化方案,该方案使用GSA优化输入特征子集和隐含层节点数以提高ELM的性能,实验结果表明:该方法在识别电能质量扰动方面更快,更准确.基于GSA的ELM电能质量扰动分类系统首先通过GSA检测最佳特征子集，接着使用GSA估计最佳隐含层节点数，以达到自动优化ELM分类器的准确性。图1为基于GSA的ELM优化分类框架。 2 部分代码 % G
万有引力搜索算法的函数优化-matlab
08-27
万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人于2009年所提出的一种新的启发式优化算法，其源于对物理学中的万有引力进行模拟产生的群体智能优化算法。万有引力搜索算法GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体，物体间通过万有引力相互作用吸引，物体的运行遵循动力学的规律。
二进制引力搜索算法（BGSA）matlab程序
03-08
这是一万有引力算法的二进制应用，可以说是GSA的一种变形应用，大家可以看看这篇文章《BGSA: Binary gravitational search algorithm》，网址：https://www.researchgate.net/publication/220132723
万有引力搜索算法GSA-matlab 代码.rar
05-03
完整的基于matlab编写的万有引力搜索算法代码，打开之后可以直接运行，不需要任何修改，有详细的注释，几乎囊括所有常用的基准函数，也可以自己添加新的函数
【ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机实现数据回归预测附matlab代码 上传.zip
04-06
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
【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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02-11 536
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！
引力搜索算法极限学习机GSA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现
qq_59747472的博客
10-29 612
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;
【优化求解】基于引力搜索算法GSA求解最优目标matlab源码
qq_59747472的博客
10-24 1783
1 简介 2009，伊朗的Esmat Rashedi等人基于万有引力定律和粒子间相互作用提出了一种新型的优化算法——引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）​。​具体原理如下： 2 部分代码 % 万有引力搜索算法 clc,clear,closeall warningoff featurejitoff N=50; % 粒子数量（智能个体） max_it=100; % 最大迭代次数 ElitistCheck...
ELM时序预测-极限学习机时序预测-Extreme Learning Machine Time Series Prediction
最新发布
落魄君子Blog
03-16 715
ELM时序预测（极限学习机时序预测，Extreme Learning Machine Time Series Prediction）是一种利用**极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）**进行时间序列数据预测的方法。ELM是一种前馈神经网络，具有单隐层结构，其主要特点是随机初始化输入权重和偏置，然后通过最小二乘法快速计算输出权重。由于其训练速度快、泛化能力强，ELM广泛应用于各种时间序列预测任务，如电力负荷预测、股票价格预测、气象预测等。
基于减法平均算法的极限学习机(ELM)回归预测
Jack旭的博客
02-13 995
典型的单隐含层前馈神经网络结构如图1 所示，由输入层、隐含层和输出层组成，输 入层与隐含层、隐含层与输出层神经元间全连接。其中，输入层有 n 个神经元，对应 n 个输入变量， 隐含层有 l个神经元；输出层有 m 个神经元 ，对应 m 个输出变量。
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