【ELM回归预测】探路者算法优化极限学习机PFA-ELM回归预测【含Matlab源码 2231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 2023-11-10 18:43:29 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134339200
本文介绍了基于探路者算法的智能优化方法在Matlab中的应用，包括极限学习机的改进和优化，如ELM模型的训练、测试以及与传统方法的比较。文章详细描述了算法流程和在实际问题如车间调度、医疗影像处理等领域的应用示例。

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【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！
【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！
【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。
【ELM回归预测】探路者算法优化极限学习机PFA-ELM回归预测【含Matlab源码 2231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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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。
【ELM回归预测】变模态分解结合人工兔群算法优化极限学习机VMD-ARO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 4032期】
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03-05 1001
变模态分解结合人工兔群算法优化极限学习机VMD-ARO-ELM数据回归预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测 -附代码
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Jack旭的博客
12-12 1万+
基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测 摘要：本文利用麻雀搜索算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测 1.极限学习机原理概述 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 。 为不失一般性，设输 入层与隐含层间的连接权值 w 为: KaTeX parse error: Undefined contro
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
【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
BP+SVM+ELM回归预测代码.zip
03-11
BP神经网络、SVM支持向量机、ELM极限学习机的MATLAB代码，三种对比实验，用于回归预测 内含测试数据
基于ELM学习算法的混沌时间序列预测
02-24
摘要：混沌时间序列预测是信号处理和自动控制领域中一个重要的研究方向，神经网络学习算法在处理这种高复杂性，强非线性的时间序列具有很好的优势. 本文中，作者应用一种具有良好性能的单隐层前向神经网络学习算法，极端学习机（ELM）学习算法，来进行混沌时间序列问题的预测，仿真结果表明ELM算法在具有较快学习速度的前提下，能够获得较好的预测性能. 且极端学习机激活函数的选择具有问题依赖性.
极限学习机（ELM）算法的优化变种：核极限学习机（KELM）源代码，自测可用！
10-06
核极限学习机，引入核函数（多种核函数自选）解决ELM求解问题，一旦参数选定，结果就稳定下来，不再混入随机。在原来版本上加入自己理解改写，使得代码更容易理解。本版本自己测试过，稳定可用，适合探究学习！ function model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % Usage: model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % % Input: % TrainingData - m*n training data with m instances and % n-1 features and the first column represents the labels % % C - Regularization coefficient C(usually very small) % Kernel_type
【ELM预测】基于极限学习机ELM实现数据预测matlab源码
m0_57702748的博客
07-11 102
一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 二、极限学习机的原理 ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。 (选自黄广斌老师的PPT) 对于一个单隐层神经网络(见Fig...
【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
极限学习机（ELM）预测模型及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
07-31 924
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。
【DELM预测】利用探路者算法优化深度学习极限学习机进行数据预测
本资源主要围绕一种深度学习模型——极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的改进与应用，利用“探路者算法”对ELM进行优化，以实现在数据预测领域的应用，并且提供了相应的Matlab仿真代码。极限学习机是一种...
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