本文主要是介绍基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
背影
极限学习机
基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测
主要参数
MATLAB代码
效果图
结果分析
展望
完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762264
背影
极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力，但是容易过拟合，本文通过基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测
摘要
极限学习机原理，BP神经网络的参数设置，训练函数，传递函数，学习函数，画图函数，性能函数，创建函数，详解nntraintool训练窗口，粒子群算法的原理，粒子群算法的主要参数，粒子群算法流程图，基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测
极限学习机
极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络（Feedforward Neuron Network, FNN）构建的机器学习系统或方法，适用于监督学习和非监督学习问题
[1]
。ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重
[2]
。传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统&#
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