2.2 ELM的演示代码,供学习使用 %初始化clearclose allclcwarning offrng('default')P=randi([1 10],3,100); %构建训练数据的输入样本T=sum(P,1); %构建训练数据的输出样本P1= randi([1 10],3,10); %构建测试数据的输入样本T1=sum(P1,1); %构建测试数据的输出样本%
本文采用麻雀搜索算法对其隐含层的初始权值与阈值进行优化,具体构建过程可以概述为:确定ELM的输入与输出样本集;确定对ELM初始权值及阈值的编码方式;随机采样产生第一代种群;计算每个个体的适应值,并排序选优;按照既定规则更新产生下一代种群直至满足终止条件为止,终止条件设置为预测值与期望值的误差矩阵的范数小于某一设定...
由前文可知,ELM的初始权值和阈值都是随机产生。每次产生的初始权值和阈值具有满目性。本文利用粒子群算法对初始权值和阈值进行优化。适应度函数设计为训练集的错误率与测试集的错误率的和,以期望使训练得到的网络在测试集和训练集上均有较好的结果: 5.测试结果 粒子群算法相关参数如下: %训练数据相关尺寸 R = size...
3. COA优化ELM的实现方法 3.1 优化目标 3.2 实现步骤 4. 实验结果与分析 4.1 性能提升 4.2 案例对比 5. 创新点与挑战 5.1 创新性 5.2 挑战 6. 未来研究方向 7. 结论 2 运行结果 2.1 小龙虾优化算法: 2.2 标准ELM模型分类结果: 2.3 COA-ELM分类结果: 3 参考文献 4 Matlab代码、数据 ...
number_class=j;NumberofOutputNeurons=number_class;请大神帮忙，这段代码是ELM算法中的一段，请帮忙...
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该方法首先将数值天气预报信息(NWP)数据进行数据预处理,并构建出训练样本集,随后建立ELM模型,利用遗传算法优化ELM中的输入权值和阈值,从而建立起基于NWP和GA-ELM风功率预测模型.对华东地区3个不同装机容量的风场NWP数据进行实验.结果表明:该方...
elm和 src,具有出色的计算效率. 2仿真代码 % === %%% please cite the paper: "j. cao, k. zhang, m. luo, c. yin and x. lai, extreme learning machine and adaptive sparse representation for image classification, n...
目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码及文献 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 GOA-ELM分类是一种基于蝗虫算法(Grasshopper Optimization Algorithm)优化极限学习机(Extreme ...