针对矿井突水事故的预测问题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的矿井突水水源识别新方法。该方法是一种单隐含层前馈神经网络学习算法,在训练过程中无需调整初始连接权值和阈值,只需要设置隐含层神经元个数即可获得最优解。以梧桐庄煤矿水质为例,通过MATLAB仿真证实,该方法不仅克服了常规BP神经网络受初始权值和阈值影响的缺陷,而且识别精度更高;在突水预测方面有很好的应用前景。
2024-01-11 16:30:54
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粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用
2024-01-05 14:52:37
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ELM极限学习实现花的分类（MATLAB源码+数据集+预测结果），训练集40个样本，测试集10个样本，测试集最高准确率可达100%，可以根据自己的需求更换数据集对自己的研究内容进行一个替换，测试此文方法的预测效果。
2023-04-02 18:14:07
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擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。
2023-03-06 20:23:44
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可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化极限学习机（ELM），能够很好的进行回归预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文
2023-03-06 08:58:28
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基于粒子群PSO优化算法的ELM网络,并对比优化后的EML的预测性能+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-02-23 17:14:29
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1、结合DBN和ELM的改进DBN-ELM模型
2、文件matlab：包含改进算法的matlab实现
3、mnist: 包含ELM、DBN、DBN-ELM算法在mnist数据集上的表现
4、Skin_NonSkin: 包含ELM、DBN、DBN-ELM算法在Skin_NonSkin数据集上的表现
5、文件python：包含改进算法的python实现
运行环境MATLAB2018b及以上
2022-12-02 09:29:38
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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、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-11-26 20:08:16
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采用极限学习机即（ELM）进行回归和预测的MATLAB代码, 亲测可用，只需要替换自己的数据即可.
2022-11-08 21:45:05
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