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【ELM预测】基于蝴蝶算法优化极限学习机预测附matlab代码
【ELM预测】基于蝴蝶算法优化极限学习机预测附matlab代码
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【ELM预测】基于蝴蝶算法优化极限学习机预测附matlab代码
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域: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,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作
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1. Matlab实现极限学习机算法的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
PSO_ELM_粒子群算法优化_;PSO_粒子群优化ELM_粒子群优化极限学习机_ELM_
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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
ELM.rar_ELM Codes_html matlab_基于ELM的_极限学习机
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这是在极限学习机官网上下载的例程,基于matlab,具体官网http://www.ntu.edu.sg/home/egbhuang/elm_codes.html,详细英文说明如网址所示。
Matlab 基于极限学习机算法(ELM)的时间序列预测 ELM时间序列
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1. Matlab实现极限学习机算法的时间序列预测(完整源码和数据) 2. 单列数据,递归预测-自回归,时间序列预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本
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1. Matlab实现基于极限学习机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本
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