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粒子群算法PSO优化ELM极限学习机回归预测MATLAB代码

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清风 关于我: 最优化方法与深度学习领域进击的研究者. 知悉: 请按面包多说明使用代码。非代码本身的原因下,帮解决问题视难度收费。如有问题,请联系qq 2468165225
作品简介

说明:

a). main.m文件为主程序,含ELM预测与粒子群算法PSO优化ELM预测两个部分的实现。在程序外部数据EXCEL中换自己数据集,MATLAB程序中设定相应的数据范围即可。

b). 数据介绍:采用身体脂肪数据集进行回归预测实验。数据格式为EXCEL。直接套数据运行。输入的指标个数不限,单输出。数据形式如下:

c). 程序先比较各隐含层节点情况的误差,根据训练误差最小的情况作为最佳隐含层节点,再建立极限学习机模型以及采用粒子群算法PSO优化极限学习机模型,最后对比两个模型的预测精度。

代码使用步骤:

a). 在程序外部数据EXCEL中换自己数据集;

b). 双击点开main.m主程序文件,读取EXCEL的方式如下:

% 读取数据
data=xlsread('数据.xlsx','Sheet1','A1:N252'); %%使用xlsread函数读取EXCEL中对应范围的数据即可  

%输入输出数据
input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end);  %data的最后面一列为输出的指标值

c). 运行main.m主程序,得到结果和图。

代码结果和图:





(说明:程序的输入指标个数不限,单输出。只需替换EXCEL模板数据,程序进行读取数据即可。)



创作时间:2021-05-30 16:19:18

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    粒子群算法PSO优化极限学习机预测.zip

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