在新型干法水泥生产过程中,分解炉温度是一个非常重要的控制对象。由十分解炉出口温度与其影响因素不是简单的线性或者非线性关系,使得传统的建模方法精度较低。本文提出一种基于小波极限学习机的方法,通过对已有的大量数据进行训练、测试,实现对水泥窑分解炉温度的建模。实验结果表明,该方法泛化性能好、学习速度快、模型精度高,具有一定的实践指导意义。

空气质量指数(Air Quality Index, AQI)预测可以为人们日常生产活动以及空气污染治理工作提供指导. 针对空气质量指数预测模型受离群点影响较大的问题, 利用孤立森林算法对空气质量数据集进行离群点分析, 采用离群鲁棒极限学习机模型(ORELM)对空气质量指数进行预测, 并构建误差修正模块对模型预测误差进行修正. 最后, 以北京市空气质量数据作为研究对象, 分别利用ORELM模型以及极限学习机(ELM)模型进行预测, 并对ORELM模型预测结果进行误差修正. 实验结果表明: 离群鲁棒极限学习机对离群点数据集泛化性能更强, 误差修正模块能有效提高模型的预测精度.

【预测模型】基于遗传算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码.md

采用差分进化算法对极限学习机进行优化选择

为了提高机器人的定位精度，对传统的基于神经网络的机器人精度补偿方法进行改进。采用两种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）模型的精度补偿方法对机器人关节坐标及直角坐标进行补偿。分别对两种方法进行仿真实例分析，并与遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行对比。仿真结果表明，对直角坐标进行补偿的PSO-ELM机器人精度补偿法优于其他补偿方法，且具有较高的预测精度。

用于预测，极限学习机Matlab程序，能直接运行，适合学习，。。。。。。。

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基于极限学习机的自动化图书信息分类技术.pdf

本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——极限学习机的回归拟合及分类——比对试验研究的仿真

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