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基于粒子群优化的极限学习机MATLAB源码

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简介：
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。

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  • 基于粒子群优化的极限学习机MATLAB源码
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    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。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机(ELM)
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    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。
     
  • 基于粒子群优化算法的极限学习机
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    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
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    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。
     
  • 基于粒子群算法优化的PSO-ELM及ELM极限学习机粒子群优化
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    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Matlab的PSO-HKELM分类预测：粒子群算法优化混合核极限学习机
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    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。
     
  • 基于极限学习机与粒子群优化的小波车位预测改进方法
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    本研究提出了一种结合极限学习机和粒子群优化算法改进小波模型的方法，用于更准确地预测停车场的空闲车位数量。 通过结合极限学习机和粒子群优化算法对小波进行优化，并预测有效停车泊位数量。仿真结果显示，这种方法提高了预测精度。
     
  • 基于自适应学习的粒子群优化(Matlab代码)
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    本项目提供了一种改进版的粒子群优化算法，通过引入自适应机制增强搜索效率和精度。附带详尽注释的Matlab代码可供深入研究与应用。 在经典粒子群的基础上，该算法能够自动调整c1、c2和weight value等参数，以实现更快更有效地寻找最优值。
     
  • 【KELM预测】利用粒子群优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化（PSO）技术与核极限学习机（KELM）相结合的新型分类算法，旨在改进机器学习中的分类精度和效率。文中详细介绍了该算法的设计原理、实现步骤及MATLAB代码实例，为科研人员和工程师提供了实用的学习资源和技术支持。 好的，请提供您希望我重写的文字内容。
     
  • 基于粒子群优化的MATLAB支持向量机源码
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    本项目提供了一种使用粒子群优化算法调参的支持向量机实现方式，采用MATLAB语言编写，适用于机器学习和模式识别领域中的分类与回归问题。 粒子群优化的支持向量机matlab源代码包括我自己编写的部分和其他人分享的内容，可以下载。