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雷达卡
MATLAB
实现PSO-ELM
粒子群优化算法（
PSO）优化极限学习机（
ELM）时间序列预测的详细项目实例
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粒子群优化（
PSO）算法是一种模拟自然界鸟群觅食行为的全局优化算法，通过多种粒子的群体协作来进行问题求解。随着数据科学和机器学习的发展，
PSO算法在许多领域中得到了广泛应用，特别是在优化复杂模型参数的过程中。极限学习机（
ELM）作为一种新型的人工神经网络模型，其训练过程快速且具有较强的泛化能力。
ELM的优势在于其独特的训练方式，通过随机生成输入权重和偏置值，只需调整输出权重即可完成训练，从而大大降低了训练的计算复杂度。然而，
ELM的效果在很大程度上取决于输入权重和偏置的选择，这就需要通过一些优化算法来提高其性能。
在时间序列预测问题中，
ELM作为一种基于神经网络的模型，已经被广泛用于预测任务。然而，由于其对输入权重和偏置值的敏感性，传统的
ELM模型往往难以在某些复杂的数据集上取得理想的预测效果。因此，将粒子群优化算法与
ELM相结合，优化
ELM ...
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