Advertisement

基于PSO优化算法的ELM网络及其预测性能分析+含代码操作演示视频

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

简介：
本研究探讨了利用粒子群优化（PSO）算法改进极限学习机(ELM)网络，并通过实验分析其预测性能。附有详细代码及操作演示视频，便于实践与理解。 基于粒子群PSO优化算法的ELM网络，并对比优化后的EML预测性能。运行注意事项：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作步骤请参考提供的操作录像视频。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PSO优化算法的ELM网络及其预测性能分析+含代码操作演示视频
    优质
    本研究探讨了利用粒子群优化（PSO）算法改进极限学习机(ELM)网络，并通过实验分析其预测性能。附有详细代码及操作演示视频，便于实践与理解。 基于粒子群PSO优化算法的ELM网络，并对比优化后的EML预测性能。运行注意事项：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作步骤请参考提供的操作录像视频。
     
  • 基于BP和RBF神经网络及PSO优化RBF网络的数据预测+代码操作演示视频
    优质
    本项目通过运用BP与RBF神经网络进行数据预测，并利用PSO算法优化RBF网络性能。附带详细的操作代码及演示视频，便于学习实践。 本段落将介绍如何使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据预测，并包含相关代码操作演示视频。
     
  • 基于PSO算法优化神经网络权重的Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了利用粒子群优化（PSO）算法改进神经网络权重的过程，并通过MATLAB进行仿真和编程实践。适合对机器学习与智能计算感兴趣的观众。 通过PSO优化神经网络权值的Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频进行学习和模仿。
     
  • 使用PSO优化SVM超参数的多输出回归模型及其预测性能分析+代码操作视频
    优质
    本研究探讨了利用粒子群优化（PSO）算法调整支持向量机（SVM）超参数，以改进多输出回归模型的预测效能，并附有详细的代码和视频演示。 基于SVM的多输出回归模型算法在MATLAB环境中实现，并通过粒子群优化（PSO）进行超参数寻优。该方法旨在对比和支持向量机优化前后的数据预测性能分析，适用于学习使用PSO进行支持向量机超参数调优的学生和研究人员。 本项目面向本科生、硕士生及博士研究生等教研人员，在MATLAB 2021a或更高版本中运行并测试。具体操作步骤包括：在当前文件夹窗口设置为工程所在路径后，执行Runme_.m脚本进行模型训练与验证过程。建议参照提供的操作录像视频指导完成实验。 请确保按照上述要求使用相应软件环境，并正确配置工作目录以避免潜在错误发生。
     
  • 采用PSO优化SVM超参数的多输出回归模型及其预测性能分析+代码操作视频
    优质
    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）算法调整支持向量机(SVM)超参数的多输出回归模型，并通过实验验证其优越性。附带详细代码和操作演示视频，便于学习与应用。 领域：MATLAB 内容：基于支持向量机（SVM）的多输出回归模型，并通过粒子群优化算法（PSO）进行超参数寻优，最后对比优化前后的数据预测性能。 用处：适用于学习如何使用PSO对SVM进行超参数寻优编程。 指向人群：本科生、硕士生和博士生等科研教学人员。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。
     
  • 使用PSO优化SVM超参数的多输出回归模型及其预测性能分析+代码操作视频
    优质
    本研究探讨了利用粒子群优化（PSO）算法调整支持向量机（SVM）超参数以提升多输出回归模型性能的方法，并通过视频展示具体实现过程和效果分析。 领域：MATLAB 内容：基于支持向量机（SVM）的多输出回归模型，并通过粒子群优化算法（PSO）进行超参数寻优，最后对比SVM优化前后的数据预测性能。 用处：用于学习使用粒子群优化算法对支持向量机的超参数进行寻优编程。 指向人群：适用于本科、硕士和博士等教研学习使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 2. 运行文件夹内的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数文件。 3. 在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口处于工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频进行学习。
     
  • PSO优化ELM及Elman网络_PSO-ELMAN_PSOELM优化算法
    优质
    简介：本文介绍了一种结合粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）和Elman神经网络的方法，即PSO-ELM及PSO-ELMAN算法。该方法旨在提升ELM和Elman网络的性能，通过PSO算法优化权重和偏置参数，实现更快、更精确的学习效果。 在人工智能与机器学习领域内，神经网络是一种广泛应用的模型，能够模拟人脑的学习过程以解决复杂问题。Elman神经网络（ELM）作为一种特殊的递归神经网络，在时间序列预测及模式识别等任务中表现出色。然而，初始权重和隐层节点数量的选择对最终性能有显著影响，并通常需要大量试验与调整。 为了解决这一难题，引入了优化算法如粒子群优化（PSO）。这是一种受自然界鸟群或鱼群觅食行为启发的全局搜索方法，在解空间中随机生成一组解决方案并不断更新以寻找最佳方案。每个解决方案被称为“粒子”，具有速度和位置属性，并通过与自身历史最优解及群体整体最优解比较，持续改进其参数。 将PSO应用于ELM权重及隐层节点数量优化的过程称为**PSO优化ELM**。具体而言，在随机初始化的基础上，利用PSO算法搜索最适配置以提升性能指标（如预测精度、分类准确率）。此方法结合了ELM快速训练和PSO全局寻优特性，确保模型在保持高效性的同时达到更佳表现。 为实现这一目标，需遵循以下步骤： 1. 初始化粒子群，包括每个粒子的位置及速度。 2. 训练初步的ELM模型，并评估各位置对应的性能指标。 3. 更新个体最优解（pBest）和全局最优解（gBest）。 4. 根据当前pBest与gBest调整粒子的速度和位置。 5. 重复上述步骤直至满足停止条件，如达到最大迭代次数或达成预定性能标准。 6. 最终的gBest位置对应的ELM参数即为优化后的权重及隐层节点数。 通过这种方式，可以有效提升神经网络在特定任务中的表现。
     
  • 基于MATLAB的VANET网络性能仿真及节点能耗与时间分析+含代码操作演示视频
    优质
    本项目通过MATLAB构建VANET模型，进行网络性能仿真，并深入分析节点能耗与时效性。附有详细代码和操作视频教程，便于学习和实践。 基于MATLAB的VANET网络性能仿真输出各个节点的能耗和时间，并包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，只需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
  • 基于PSO优化ELM及其MATLAB实现代码
    优质
    本项目介绍了一种利用粒子群优化算法（PSO）改进极限学习机（ELM）的方法，并提供了相应的MATLAB实现代码。 使用PSO优化Elman神经网络以提高其精度。
     
  • 比较GWO与PSO-GWO优化算法的性能，并通过20多种标准目标函数进行测试分析+含代码操作演示视频
    优质
    本文深入对比了GWO和PSO-GWO两种优化算法的性能差异，通过20余种标准测试函数验证其有效性，并附有详细的操作代码及演示视频。 本段落对比了GWO（灰狼优化算法）与PSO-GWO（粒子群-灰狼优化算法）两种优化方法的性能，并通过测试20多个标准目标函数进行了详细分析，同时提供了包含代码操作演示视频的内容。 运行时请注意以下事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行文件夹内的Runme.m脚本段落件，而非直接运行子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。 具体操作步骤可以参考提供的演示视频。