通过PSO 优化 ELM 模型。 # 参数设置n_particles=30n_iterations=100bounds=[2,100]# 设置隐藏层范围pso=PSO(n_particles,n_iterations,bounds)pso.optimize()best_n_hidden=int(pso.global_best[0])print(f"最佳隐含层数量:{best_n_hidden}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 5. 结果展示...
首先,PSO-ElM通过优化权重和偏置项,可以更好地适应数据集的特征,从而提高分类性能。其次,PSO-ElM具有较高的鲁棒性,可以处理包含噪声或异常值的数据。此外,PSO-ElM还具有较快的训练速度和较低的计算复杂度,使其成为处理大规模数据集的理想选择。 然而,PSO-ElM也存在一些挑战和限制。首先,PSO-ElM的性能高度依赖于粒...
为了有效提高对滑坡的预测能力,本文提出了一种AdaBoost的粒子群优化极限学习机的集成学习方法实现滑坡位移预测(AdaBoost-PSO-ELM),与以往方法相比,其具有以下优点:(1)利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)来优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的输出权重和隐层偏置,解决了人工参数整定困难的...
PSO-ELM优化算法预测模型。 ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。 在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点。 然而在发动机参数预测过程中, 不同的参数设置, 对预测模型...
极限学习机(ELM)联合的理论,提出利用PSO-ELM算法进行高密度电阻率非 线性反演,并设计了对比方法GA-ELM反演算法。通过工程实例验证该反演算 法的有效性。主要工作及成果如下: 1、进行了高密度电阻率法模型数据库可扩展性研究。ELM神经网络算法与 其他神经网络一样需要构建具有代表性的大量训练样本才能更好的用于反演计...
PSO-ELM 通过调用Python的sko的算法来优化就行。 fromsko.GAimportGAfromsko.PSOimportPSOga=GA(func=elm_function,n_dim=n_dim,size_pop=population,max_iter=max_iter,prob_mut=0.001,lb=[-1]*n_dim,ub=[1]*n_dim,precision=0.001)ga_gbest_x,ga_gbest_y=ga.run()# 或者# PSO优化ELMpso=PSO(...
【多输入多输出】PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测 318 -- 0:22 App 【分类预测】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测 207 -- 0:16 App 双路+双向!TCN-Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测(Matlab) 46 -- 0:21 App 【数据聚类】SSA、PSO...
为准确预测中国民航客运量的情况,引入了极限学习机(ELM),搭建民航客运量预测模型.建立了ELM神经网络最优结构,以此为基础,分别用粒子群算法(PSO),遗传算法(GA),差分进化算法(DE)对ELM的输入权值和隐含层阈值进行优化,降低了ELM随机生成参数的不稳定性.结果表明,PSO优化算法提高了ELM的拟合能力和泛化能力,预测精度也...
摘要: 针对燃煤机组SCR脱硝系统出口NOx浓度存在测量滞后以及吹扫时数据失真等问题,提出了一种基于特征提取和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)超参数的燃煤机组SCR脱硝系统模型。利用互信息(MI)进行时间迟延补偿,采用最大相关最小冗余(mRMR)方法筛选辅助变量,通过PSO优化算法确定ELM最优超参数并建立预测模型,最后进行...
主站 番剧 游戏中心 直播 会员购 漫画 赛事 下载客户端 登录 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿PSO-ELM 2024年03月05日 10:41 完评论 赞与转发0 0 0 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁