使用樽海鞘算法结合极限学习机，应用风电场数据，根据风速温度等条件对风功率进行预测，效果不错

榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇，司玉娟，邓铎，袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”，在IEEE第17届国际通信技术大会上（ICCT）]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近，单词袋（BOW）算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是，BOW算法有两个缺点：（1）。 量化误差大，重建性能差。 （2）。 它会丢失心跳的时间信息，并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外，ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析，同时会产生大量数据，因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题，我们使用小波特征构造稀疏字典，从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作，我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动，大大减少了内存消耗，同时解决了定量误差的问题。 最后，我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此，我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。

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粒子群-极限学习机一种单隐层神经网络，用于数据分类，故障诊断等

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多类AdaBoost ELM及其在基于LBP的人脸识别中的应用

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随机配置网络，ELM的升级版，无需人为确定隐含层节点数。

论文研究-基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究.pdf,  随着经济全球化的发展，国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈，而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米，原油，黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象，基于奇异谱分析方法（singular spectrum analysis，SSA），对商品期货价格进行分解，结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列，再采用具有优良特性的极限学习机算法（extreme learning machine，ELM）对模型进行训练，得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明，采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度，在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.