本文提出的AdaBoost-PSO-ELM算法基本思想是:初始化一个ELM基学习器,反复训练得到多个ELM的弱预测器,使用AdaBoost算法将得到的多个ELM弱预测器组成一个强预测器,进一步提高ELM网络的预测准确率,降低ELM网络陷入局部最优的风险[10],提高ELM的泛化能力。AdaBoost-PSO-ELM算法流程如图2所示。其详细步骤如下: (1)给定输...
为了解决这个问题,研究人员引入了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)来优化ELM的性能。PSO是一种基于群体智能的优化算法,通过模拟鸟群或鱼群的行为,寻找最优解。在PSO-ElM中,粒子群算法被用于调整ELM的权重和偏置项,以提高分类性能。 PSO-ElM的工作原理如下:首先,随机初始化一群粒子,每个粒子代表一个EL...
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 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...
本文利用 MIV 算法对影响输变电工程造价的 10 个因素进行筛选,将筛选出的主要 9 个影响因素作为 ELM 模型的输入自变量,使用 PSO 对模型进行权值和阈值优化,并将最优的权值和阈值输入 ELM 模型进行输变电工程造价预测,并与 ELM (MIV) 、PSO-ELM 和 ELM 模型进行对比,实验结果表明,PSO-ELM(MIV) 模型预测精度更...
【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...
在仿真实验中,我们随机生成了两种噪声信号,并讨论了HRCMFDE算法的参数设置,并与其他基于FDE的特征提取方法进行了对比。结果显示,HRCMFDE算法表现出了可观的效果。 我们还对PSO优化算法在PSO-ELM分类器中的性能进行了分析,利用四种经典的测试函数来评估其性能。在收敛速度和收敛稳定性方面,PSO算法都展现出了显著的优势...
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ELM2个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预...
1.一种基于PSO-ELM算法的心电信号分类方法,其特征在于,步骤如下: 对获取的心电信号数据进行预处理,对预处理后的结果进行心拍截取后再进行特征提取,得到数据集; 以数据集中的特征为输入数据,利用PSO算法优化ELM的参数,对PSO算法最后一次迭代的个体进行选择,以选择的个体为基础建立对应数量的ELM分类器,集成多个ELM分类...
pso-elm(粒子群算法优化极限学习机) 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 水果草莓检测系统过程算法实现GUI.zip 2025-02-07 02:07:19 积分:1 汉字定位检测识别系统算法实现过程GUI.zip 2025-02-07 01:47:14 积分:1 编译原理实验的程序实现 2025-02-06 14:03:22 积分:1 ...
但是由于ELM的参数是随机设置的,导致ELM的泛化能力不高,容易产生过拟合现象.基于粒子群的极限学习机算法(PSO-ELM),提出了集成学习PSO-ELM算法,称为E-PSO-ELM,来提高模型的泛化能力.函数逼近和模式分类问题的仿真结果表明,所提出算法具有较好的泛化能力,特别是在函数逼近问题中,可以较为明显地提高模型的泛化能力和...