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【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
【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
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【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
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1
【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
1
模型
为了提高空气质量预测精度
,
提出一种基于粒子群算法优化
极限学习机的空气质量预测模型
.
运用粒子群算法优化极限
学习机的初始权值和偏置
,
在保证预测误差最小的情况下实
现空气质量最优预测
.
选择平均绝对百分比误差
,
均方根误差
和平均绝对误差作为评价指标
,
通过
PSO-ELM
和
ELM
五个
模型预测结果对比发现
,PSO-ELM
可以有效提高空气质量预
报的预测精度
,
可为空气质量预测提供新的方法和途径
.
2
部分代码
%%
初始化
clear
close
all
clc
format
shortg
warning
off
addpath
(
'func_defined'
)
%%
读取读取
data_train
=
xlsread
(
'Data-tiaoshi.xlsx'
,
'Train'
,
'A1:E90'
);
%%
使用
xlsread
函数读取
EXCEL
中
对应范围的数据即可
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2021-12-05
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2022-03-07
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