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基于樽海鞘算法（SSA）的极限学习机（ELM）回归模型，与BP神经网络、GRNN和ELM模型进行了比较。

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简介：
利用BP神经网络、广义径向邻域神经网络、ELM神经网络以及SSA-ELM模型对样本数据进行回归预测，实验结果表明，SSA-ELM在预测性能上显著优于ELM、GRNN和BP模型。值得注意的是，通过将样本数据进行替换，即可直接应用于对自身数据的预测。

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  • 基于樽海鞘算法的极限学习机回归预测及其与BP、GRNN、ELM的对比分析
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    本研究提出了一种基于樽海鞘群优化算法改进的极限学习机回归预测模型，并对其与传统BP神经网络、径向基函数神经网络及标准极限学习机进行性能比较，展示优越性。 通过BP、GRNN、ELM和SSA-ELM对样本数据进行回归预测后发现，SSA-ELM的性能优于ELM>GRNN>BP。对于自己的数据进行预测时，只需替换相应的样本数据即可。
     
  • 【预测模型】利用樽海鞘算法优化的ELM回归预测Matlab代码.md
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    本Markdown文档介绍了一种基于樽海鞘群算法优化的极限学习机（ELM）回归预测模型及其MATLAB实现代码，适用于机器学习领域的研究与应用。 【预测模型】基于樽海鞘算法的极限学习机（ELM）回归预测 Matlab代码 本段落介绍了一种结合樽海鞘优化算法与极限学习机进行回归预测的方法，并提供了相应的Matlab实现代码。这种方法在处理复杂数据集时能够提供有效的解决方案，适用于多种应用场景。
     
  • SSA（樽海鞘群算法）_SSA_ELM（基于SSA的ELM算法）_功率预测与风预测
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    本研究提出了一种结合樽海鞘群算法(SSA)优化的极端学习机(ELM)模型，即SSA_ELM，应用于电力系统的功率预测及风电预测领域。该方法通过改进ELM的输入权重和偏置隐节点设置，增强了预测准确性与效率，在实际案例分析中表现出色。 利用樽海鞘算法与极限学习机结合风电场数据，在考虑风速和温度等因素的情况下对风功率进行预测，取得了较好的效果。
     
  • 极限学习机回归(ELM).rar
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    本资源为极限学习机回归(ELM)相关资料，包含算法原理、应用案例等内容，适合机器学习初学者及研究者深入理解并实践该模型。 极限学习机算法（ELM）可以通过Matlab实现建模，并进行回归分析。使用训练集对模型进行训练后，可以利用该模型预测测试数据的结果。
     
  • 基于极限学习机(ELM)的MATLAB数据回归预测及ELM回归
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    本研究利用极限学习机（ELM）算法在MATLAB环境中进行数据分析与回归预测，并深入探讨了ELM在回归问题中的应用优势。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV12j411S7Ux/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现基于极限学习机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 该方法适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测问题。 4. 预测结果的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（根均方误差）等四项。 5. 提供了拟合效果图和散点图，便于直观理解数据之间的关系及模型预测效果。 6. 使用Excel进行数据分析时推荐使用2018B及以上版本。
     
  • BP神经网络、极限学习机ELM、卷积神经网络CNN及基于粒子群优化的BP和SVM分类模型汇总
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    本研究综述涵盖了BP神经网络、ELM极限学习机、CNN卷积神经网络以及结合粒子群优化算法的BP和SVM分类模型，旨在总结并比较这些机器学习方法在不同场景下的应用效果。 本段落介绍了10种数据分类模型：BP神经网络、极限学习机ELM、径向基神经网络RBF、卷积神经网络CNN、粒子群优化BP神经网络PSO-BP、粒子群优化支持向量机PSO-SVM、随机森林RF、遗传优化BP神经网络GA-BP，长短期记忆网络LSTM和支持向量机SVM。这些模型在替换数据后即可运行并获得相应的实验结果。此外，若关注时间序列预测而非机器学习过程，则可以获取相应的时间序列预测模型。
     
  • Python-ELM-master.zip_ELMM极限学习机_python ELM_python elm多分类与回归
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    Python-ELM-master.zip是一款基于Python实现的极限学习机(ELM)工具包，适用于多种机器学习任务如多分类和回归分析。该库提供高效、灵活的模型训练解决方案。 极限学习机的 Python 实现可以应用于回归、多分类等问题。
     
  • 樽海鞘算法(SSA).zip
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    《樽海鞘算法(SSA)》是一套模拟海洋生物樽海鞘群体行为的优化算法，适用于解决复杂问题中的参数优化与搜索。 樽海鞘优化算法是2017年提出的一种新的群体智能算法，SSA算法能够有效地改善初始随机解，并收敛于最优解。文件中包含相关论文的内容。
     
  • 改进的极限学习机（OS-ELM）代码_基于线性模型_matlab
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    本资源提供了一种改进型极限学习机(OS-ELM)的MATLAB实现代码，适用于处理基于线性模型的数据分析和机器学习任务。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：线性极限学习机_极限学习机进行改进后的代码_OS-ELM_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者获取指导或更换版本。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 改进版的樽海鞘群算法(SSA)
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    简介：本研究提出了一种改进版樽海鞘群算法（SSA），旨在优化原算法的搜索效率和精度，适用于复杂问题求解。 实用型新型智能优化算法可以根据不同工程的实际需求对具体工程细节进行优化，适用于实验仿真和论文写作。