ELM預測
關注創建者：explicit 創建時間：2023-10-18
ELM預測的視頻教程
1-21基于MATLAB平臺的GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測
基于MATLAB平臺的GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測。并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果。程序已經調通，可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-25 針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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ELM預測的實例教程
GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測，并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果，基于MATLAB平臺，程序已經調通，可以直接運行，需要直接拍下。
GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測，并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果。基于MATLAB平臺，程序已經調通，可以直接運行。
基于matlab的PSO-ELM的多輸入，單輸出結果預測，輸出訓練集和測試機預測結果及誤差，適應度值。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
一、極限學習機（ELM）原理
極限學習機具有簡單的單隱層結構，屬于前饋 神經網絡，通過對隱層權重及偏置的隨機選擇來計 算輸出權值并完成學習，彌補了梯度算法易陷入局 部極小、過擬合等不足，同時該網絡具有高效的學習能力，泛化能力出色。極限學習機的原理圖如下圖所示。
二、極限學習機代碼實戰
本次實戰分為預測與分類，具體為：辛烷值的預測和鳶尾花的分類。
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
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基于matlab的PSO-ELM的多輸入，單輸出結果預測，輸出訓練集和測試機預測結果及誤差，適應度值。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測，并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果。基于MATLAB平臺，程序已經調通，可以直接運行。
程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測，并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果，基于MATLAB平臺，程序已經調通，可以直接運行，需要直接拍下。
程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。
(ELM)';['(正確率Accuracy = ' num2str(Accuracy_2) '%)' ]};
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legend('真實值','ELM預測值')
結果顯示
參考文獻：
[1] 史峰，王輝等，智能算法30個案例分析，北京航空航天大學出版社
[2]王雨虹,孟瑤瑤等優化極限學習機的煤與瓦斯突出預測方法
