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基于PCA和PSO-ELM的工程费用估算方法: PSO-ELM预测与PCA-ELM分析

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简介：
本文提出一种结合主成分分析（PCA）及粒子群优化极限学习机（PSO-ELM）的工程成本估算新方法，包括PSO-ELM预测模型和PCA-ELM分析框架。 利用主成分分析法结合粒子群优化算法改进极限学习机模型，用于工程费用估计预测。

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  • 基于PCA和PSO-ELM的工程费用估算方法: PSO-ELM预测与PCA-ELM分析
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    本文提出一种结合主成分分析（PCA）及粒子群优化极限学习机（PSO-ELM）的工程成本估算新方法，包括PSO-ELM预测模型和PCA-ELM分析框架。 利用主成分分析法结合粒子群优化算法改进极限学习机模型，用于工程费用估计预测。
     
  • PSO-ELM: 粒子群优化的ELM分类算法_PSOELM_PSO-ELM方法
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    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。
     
  • PSO-ELM 源码
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    PSO-ELM源码是一款基于粒子群优化算法改进的极限学习机模型代码资源。此源码为机器学习领域的研究者和开发者提供了高效的分类与回归问题解决方案，易于集成到各类数据挖掘项目中。 量子遗传算法优化ELM的Matlab源码提供了一种结合量子计算原理与遗传算法技术来改进极限学习机（ELM）性能的方法。这种方法在处理复杂数据集时能够有效提升模型的学习效率及泛化能力，适用于多种机器学习应用场景中对高精度预测的需求。
     
  • 基于CEEMDAN-PSO-ELM的原油期货价格预测模型
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、PSO和ELM算法的新型原油期货价格预测模型。通过CEEMDAN分解数据，优化ELM参数，并利用PSO改进预测精度，以实现更准确的价格走势分析。 为了提高原油期货价格预测的准确性，本段落采用CEEMDAN分解算法与ELM极限学习机模型，并利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优，构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测。首先，通过CEEMDAN算法将原始价格序列分解，然后使用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构以获得高频、中频和低频的重构分量，并应用PSO-ELM模型分别对其进行预测。在选取模型输入变量时采用PACF系数，最后汇总各分量预测结果形成最终预测值。实证研究结果显示，CEEMDAN-PSO-ELM模型相较于其他15种基准模型具有最佳的预测性能，并且通过MCS检验和DM检验进一步验证了该模型的稳健性。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 【预测模型】利用PSO优化的ELM数据预测Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一种结合粒子群优化（PSO）算法与极限学习机（ELM）的数据预测方法，并附带基于Matlab实现的完整源代码。适合研究和开发人员使用，帮助提高机器学习模型预测精度。 基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测的matlab源码.zip
     
  • 基于PSO优化ELM及其MATLAB实现代码
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    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。
     
  • 基于MATLAB的ANFIS-ELM-PSO优化仿真的源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的集成算法源代码，结合了ANFIS、ELM及PSO技术，旨在通过优化仿真提升模型性能和预测精度。 标题中的“matlab-基于MATLAB的anfis-elm-pso优化仿真-源码”表明这个压缩包包含了使用MATLAB编程环境实现的ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）、ELM（Extreme Learning Machine）以及PSO（Particle Swarm Optimization）优化算法的源代码。这些是机器学习和优化领域的常用技术，我们将分别详细讨论。 1. ANFIS（自适应神经模糊推理系统） - ANFIS结合了模糊逻辑与神经网络的优势，由Jang在1993年提出。 - 它利用模糊规则结构以及神经网络的学习能力处理非线性、不精确或不确定的数据。 - 在MATLAB中使用模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）来构建和训练ANFIS模型。其基本步骤包括：定义模糊规则，初始化参数，进行输入的模糊化，推理与反模糊化以及参数调整。 2. ELM（极端学习机） - 极端学习机是一种快速训练单隐藏层前馈神经网络的方法。 - 由Huang等人在2006年提出。相比传统的反向传播算法，它通过随机初始化权重和解析求解输出权值大大减少了计算时间。 - 在MATLAB中使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）实现ELM。 3. PSO（粒子群优化） - 粒子群优化是一种全局搜索方法，模拟鸟类觅食行为来寻找最优解。 - 每个“粒子”代表一个可能的解决方案，并根据自身和群体的最佳位置动态调整其位置与速度以找到最佳答案。 - MATLAB中的全球优化工具箱（Global Optimization Toolbox）提供了内置PSO函数用于各种优化问题。 4. MATLAB软件插件 - MATLAB是一款强大的数学计算平台，广泛应用于工程、科学及数据分析等领域。它配备有丰富的工具箱，如模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱等。 - 这些插件扩展了MATLAB的功能，使得实现复杂算法变得更为便捷。 这个压缩包中的源码可能包含了一系列用MATLAB编写的脚本与函数，旨在展示如何在MATLAB环境下利用ANFIS、ELM及PSO进行优化仿真。通过运行这些代码，用户可以深入理解并实践应用这些技术解决实际问题的方法。这对于机器学习和算法优化的学习者而言是一个极好的资源。
     
  • PSO优化ELM及Elman网络_PSO-ELMAN_PSOELM优化算法
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    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。