elm专题

论文辅导 | 基于K-means聚类和ELM神经网络的养殖水质溶解氧预测

辅导文章模型描述 1）相似度统计量构造。数据归一化后，利用皮尔森相关系数确定环境因子权重，构造相似日的统计量－相似度。 2）K-means 聚类。根据相似度应用 K-means 聚类法对历史日数据样本聚类，找出合适样本，使得历史日样本被分为若干类。 3）预测日所属类别识别。以相似度最大的类别作为预测日的类别，形成训练样本。 4）ELM 神经网络建模与预测。利用训练样本建立ELM 神经网络

ELM极限学习机源码

ELM曾今和svm是比cnn更火的方法，纪念一下： function [TrainingTime, TestingTime, TrainingAccuracy, TestingAccuracy] = elm(train_data, test_data, Elm_Type, NumberofHiddenNeurons, ActivationFunction)% Usage: elm(Train

【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~ 1 基本定义 GA_ELM（Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine）是一种结合了遗传算法和极限学习机的神经网络时序预测算法。它的核心思想是通过使用遗传算法来优化极限学习机的权重和偏差，从而提高预测模型的性能。下面是GA_ELM算法的详细介绍：极限学习机（ELM）简介：极限学习机是一种

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）单变量时间序列单步预测。 ELM（Extreme Learning Machine，极限学习机）和AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）都是机器学习领域中强大的工具。将两者结合可

基于极限学习机的软件质量评估，基于极限学习机的软件质量预测，基于ELM的软件质量识别

目录背影极限学习机基于极限学习机的软件质量评估，基于极限学习机的软件质量预测，基于ELM的软件质量识别主要参数 MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：基于极限学习机的软件质量评估，基于极限学习机的软件质量预测，基于ELM的软件质量识别（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc9918351

基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电子鼻采集数据分类

目录背影极限学习机基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电子鼻采集数据分类主要参数 MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电子鼻采集数据分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/downlo

基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测

目录背影极限学习机基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测主要参数 MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88759193 背影极限学习机是在BP

【Matlab】ELM极限学习机时序预测算法

资源下载： https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681649 一，概述 ELM（Extreme Learning Machine）是一种单层前馈神经网络结构，与传统神经网络不同的是，ELM的隐层神经元权重以及偏置都是随机产生的，并且在网络训练过程中不会更新。这种随机初始化的方法使得ELM的训练速度非常快，同时避免了传

103基于matlab的极限学习机（ELM）和改进的YELM和集成极限学习机(EELM)是现在流行的超强学习机

基于matlab的极限学习机（ELM）和改进的YELM和集成极限学习机(EELM)是现在流行的超强学习机，该程序是三者的方法比对。包括学习时间，训练精度和测试精度的对比。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。 103matlab改进的YELM (xiaohongshu.com)

102基于matlab的PCA+ELM和PCA+PSO-ELM的费用估计

基于matlab的PCA+ELM和PCA+PSO-ELM的费用估计，输出输出两者的预测误差并进行比较，输出优化后的迭代曲线。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。 102matlab PCA+PSO+ELM (xiaohongshu.com)

101基于matlab的极限学习机ELM算法进行遥感图像分类

基于matlab的极限学习机ELM算法进行遥感图像分类，对所获取的遥感图片进行初步分类和最终分类。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。 101matlab遥感图像分类模式识别 (xiaohongshu.com)

时序预测 | MATLAB实现基于ELM-AdaBoost极限学习机结合AdaBoost时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现基于ELM-AdaBoost极限学习机结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测 | MATLAB实现基于ELM-AdaBoost极限学习机结合AdaBoost时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现ELM-Adaboost时间序列预测，极限学习机结合AdaBoos

IBM ELM—系统工程全生命周期管理平台

产品概述 Engineering Lifecycle Management是IBM提供的工程全生命周期管理组合工具，帮助企业降低开发成本，应对开发挑战并更快地发展其流程和实践。随着产品变得更加复杂且数字化，传统的工程开发不再能及时且有效地满足系统工程的复杂度，企业需要更多的团队和供应商参与开发，以满足多领域平行工程开发的需求。但各个团队独立的工程管理会导致信息孤岛，他们在不同软件中转换翻译工程

可用于短期风速预测及光伏预测的LSTM/ELM预测程序

微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠）程序内容：该程序是预测类的基础性代码，程序对河北某地区的气象数据进行详细统计，程序最终得到pm2.5的预测结果，通过更改数据很容易得到风速预测结果。程序主要分为三部分，分别是基于LSTM算法、基于ELM算法和基于LSTM和批处理组合算法，本次提供的三种基础性代码是对同一数据进行处理分析，并得到相应的预测结果，程序采用matlab编写，无需其他软件包

故障诊断模型 | Maltab实现ELM极限学习机的故障诊断

文章目录效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型 | Maltab实现ELM极限学习机的故障诊断模型描述在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型，以便在未知的数据上进行预测或分类。传统的神经网络模型需要大量的参数调整和迭代优化，学习效率很低。极限学习机（Extreme Learning Machin

MATLAB实现INFO-ELM向量加权算法优化极限学习机多输入单输出回归预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划

多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测

多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测目录多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述 Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出

时序预测 | MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测目录时序预测 | MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.MATLAB实现GWO-ELM灰狼优化算法优化极限学习机时间序列预测； 2.单变量时间序列预测； 3.运行环境Matlab2018及以

21GA-ELM，遗传算法优化ELM预测，并和优化前后以及真实数值进行对比，确定结果，基于MATLAB平台，程序已经调通，可以直接运行，需要直接拍下。

GA-ELM，遗传算法优化ELM预测，并和优化前后以及真实数值进行对比，确定结果，基于MATLAB平台，程序已经调通，可以直接运行，需要直接拍下。 21matlab时间序列预测极限学习遗传优化算 (xiaohongshu.com)

回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）

回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）目录回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化

回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）

回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）目录回归预测 | MATLAB实现IBES-ELM 基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.MATLAB实现IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化

RTT下spi flash+elm fat文件系统移植小记

背景: MCU:STM32F207SPI flash: Winbond W25Q16BVOS: RTT V1.1.1bsp: STM32F20x 1 将spi_core.c,spi_dev.c及spi.h三个文件加入工程 spi_core.c,spi_dev.c这两个文件位于RTT\components\drivers\spi目录下,而spi.h头文件位于RTT\\components\dr