Advertisement

基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM，用于数据预测的Matlab源码包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
基于粒子群优化算法（PSO）对极限学习机（ELM）模型的进行优化，从而构建出一个用于数据预测的MATLAB程序源码包。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群算法优化的PSO-ELM及ELM极限学习机粒子群优化
    优质
    本研究提出了一种新的机器学习方法——PSO-ELM，通过结合粒子群优化（PSO）和极限学习机（ELM），有效提升了模型的泛化能力和训练效率。 粒子群优化极限学习机的参数设置中，最佳粒子位置对应最优输入权值和隐层阈值。我自己已经运行过该程序，只需放上数据进行匹配即可使用。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机(ELM)
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与极限学习机的方法，旨在提高机器学习模型的学习效率和分类准确性。通过PSO算法优化ELM中的隐藏层参数设置，实现了对复杂数据集的有效处理和高效训练，适用于各类模式识别任务。 粒子群优化（PSO）可以用于改进极限学习机（ELM），这种结合方法能够有效提升数据的回归和分类精度，比单独使用极限学习机具有更高的准确性。
     
  • 基于Matlab的PSO-HKELM分类预测：粒子群算法优化混合核极限学习机
    优质
    本文提出了一种结合粒子群优化（PSO）与混合核函数的极限学习机（HKELM）的新方法，利用MATLAB实现，并应用于分类预测任务中。 PSO-HKELM分类预测采用Matlab编程实现粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM），用于二分类及多分类模型的分类预测。程序可以生成分类效果图和混淆矩阵图，适用于多特征输入单输出的情况，并且代码注释详尽，方便用户直接替换数据使用。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种利用粒子群优化算法改进极限学习机性能的MATLAB实现代码。通过优化输入权重和隐含层偏置，有效提升了模型在各类数据集上的分类与回归精度。 PSO-ELM（粒子群优化的极限学习机）通过调节参数能够获得很好的拟合效果，便于大家使用，并为学者和科研人员提供基础和思路。
     
  • 【ELM预测】利用PSO优化极限学习机的预测方法及Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供一种基于粒子群优化算法（PSO）改进的极限学习机（ELM）模型进行预测的方法，附带相关Matlab代码。适用于科研与工程应用中数据预测任务。 本段落涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个领域的Matlab代码模型及其运行结果。
     
  • 基于粒子群优化算法的极限学习机
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）的方法，通过改进ELM的学习机制以提高模型在分类和回归问题上的泛化能力和训练效率。 提出了一种基于粒子群算法优化极限学习机的方法。通过使用粒子群算法来调整极限学习机的参数，并在Matlab平台上进行了仿真对比实验。
     
  • 粒子群算法优化极限学习机PSO_ELM.zip_极限学习机优化_elm_PSO_ELM
    优质
    本资源提供一种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）代码实现。通过改进的PSO算法，有效提升ELM模型性能与泛化能力，适用于机器学习领域研究和应用。 PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM。
     
  • 【ELM预测模型】利用蚁群算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于蚁群算法优化极限学习机（ELM）的预测模型的MATLAB实现代码。通过结合这两种方法，有效提升了机器学习任务中的分类与回归性能。该代码便于用户理解和修改，适用于科研及工程应用中复杂数据集的处理需求。 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、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
     
  • PSO-ELM: 粒子群优化的ELM分类算法_PSOELM_PSO-ELM方法
    优质
    PSO-ELM是一种结合了粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）技术的高效分类算法，旨在提高ELM模型在模式识别任务中的准确性和泛化能力。 PSO-ELM结合了粒子群优化算法与极限学习机的优点，通过粒子群算法对极限学习机的参数进行优化，从而提高模型的学习效率和预测准确性。这种方法在处理复杂数据集时表现出色，并且计算成本较低。