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Weighted-ELM
Weighted-ELM
2022-04-16 10:26:40
7KB
ELM
Weighted-ELM
极限学习机
1
(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限
学习机
ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限
学习机
预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html
(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限
学习机
ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限
学习机
预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html
2022-04-14 18:16:52
331KB
1
classification_极限
学习机
在分类问题中的应用研究_matlab
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:classification_极限
学习机
在分类问题中的应用研究_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2022-04-13 09:12:13
89KB
matlab
分类
classification
极限学习机
regression_极限
学习机
在回归拟合问题中的应用研究_matlab
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:regression_极限
学习机
在回归拟合问题中的应用研究_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2022-04-13 09:12:09
50KB
matlab
regression
极限学习机
回归拟合
MATLAB极限
学习机
程序
极限
学习机
(ELM)源代码,黄广斌教授源代码,希望大家一起学习
2022-04-12 13:59:17
9KB
极限学习机
1
极限
学习机
算法
极限
学习机
算法 是一种前馈式神经网络算法,相比于BP神经网络,其随机初始化输入项的权值,训练速度快,预测精度较高。
2022-04-11 17:18:21
4KB
elmtrain.m
elmtest.m
main.m
1
基于高光谱成像技术结合堆栈自动编码器-极限
学习机
方法的苹果硬度检测
将堆栈自动编码器(SAE)与极限
学习机
(ELM)联合,建立了深度神经网络预测模型(SAE-ELM)。利用苹果高光谱图像提取出的光谱数据,对深度神经网络的权值和阈值进行了初始化和微调。与传统ELM模型预测结果相比,SAE-ELM的预测集决定系数和残留预测偏差分别从0.7345和1.968提升至0.7703和2.116,预测集方均根误差从1.6297降至1.2837。研究结果表明:深度学习网络SAE-ELM模型的预测性能优于传统的ELM模型,将其用于预测苹果硬度是可行的。
2022-03-30 09:37:35
4.19MB
光谱学
高光谱成
硬度
堆栈自动
1
基于粒子群优化的核极限
学习机
模型的风电功率区间预测方法_杨锡运
论文资源,粒子群优化神经网络的预测模型。
2022-03-28 11:05:23
1.2MB
论文
1
论文研究-基于结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限
学习机
的短期负荷预测.pdf
为提高短期负荷预测精度,针对传统的单一负荷预测模型精度低以及常规智能算法在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题进行了研究,提出了一种结合混沌纵横交叉的粒子群算法(CC-PSO)优化极限
学习机
(ELM)的短期负荷预测模型。ELM的泛化能力与其输入权值和隐含层偏置密切相关,采用结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化ELM的输入权值与隐含层偏置,提高了ELM的泛化能力和预测精度。选择广东某地区实际电网负荷数据进行分析,研究结果表明,相对于BP神经网络和支持向量机,ELM具有更高的泛化能力和预测精度;CC-PSO相对于粒子群和遗传算法具有更高的全局搜索能力,CC-PSO-ELM模型具有较高的负荷预测精度。
2022-03-27 18:28:39
1.02MB
极限学习机
混沌纵横交叉
粒子群算法
预测精度
短期负荷预测
1
基于改进粒子群算法的核极限
学习机
算法
摘要:内核极限
学习机
(KELM)通过将低维空间中的线性不可分离数据转换为线性可分离的数据,从而增强了ExtremeLearning Machine(ELM)的鲁棒性。 然而,ELM的内部功率参数是随机初始化的,导致算法不稳定。本文采用主动算子粒子游动优化算法(APSO)来获得KELM的最优初始参数集,从而创建了一个最优的KELM分类器名为APSO-KELM。 在标准遗传数据集上进行的实验表明,与现有的ELM,KELM相比,APSO-KELM具有更高的分类准确性,并且这些算法将PSO / APSO与ELM / KELM相结合,例如PSO-KELM,APSO-ELM,PSO-ELM等。 , APSO-KELM具有良好的稳定性和收敛性,被证明是一种可靠有效的分类算法。
2022-03-22 12:31:35
986KB
研究论文
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