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搜索资源 - Particle Swarm Optimization machine learning
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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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智能算法：神经网络，极限学习机，遗传算法，粒子群算法，蚁群算法，鱼群算法，人工免疫算法-Intelligent algorithms: neural networks, Extreme Learning Machine, genetic algorithm, particle swarm optimization, ant colony algorithm, fish swarm algorithm, artificial immune algorithm
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机器视觉应用于各个领域。当前学术界和工业界在目标跟踪方面开展了大量工作，重点研究的算法有MeanShift跟踪算法、基于在线的booting的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算法等等。对于这些算法的研究已经取得了一定的成果，但是随着视觉跟踪应用的扩大，其跟踪效果已经不能满足需求，一次当前有研究出了新的算法以满足发展需要，其中具有代表性的跟踪算法就是TLD(Tracking Learning Detector)目标跟踪算法。-Machine vision applied to
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Home \ Multiobjective Optimization \ Multi-Objective PSO in MATLAB
ypea121-mopso
Multi-Objective PSO in MATLAB
in Multiob
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粒子群优化的超限学习机，运行快，拟合效果好，很方便使用(The particle swarm optimization of the overrun learning machine, fast operation, good fitting effect, very convenient to use.)
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极限学习机是一类针对单层前馈神经网络设计的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。(Extreme learning machine for particle swarm optimization)
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PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM(The PSO particle swarm optimization algorithm is used to optimize the extreme learning machine ELM, ie pso-elm)
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matlab。优化PSOELM算法源码，粒子群优化算法极限学习机(The matlab. Optimal PSOELM algorithm source code, the particle swarm optimization algorithm is extreme learning machine)
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神经网络入门13课源码
第一课 MATLAB入门基础
第二课 MATLAB进阶与提高
第三课 BP神经网络
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
第五课 竞争神经网络与SOM神经网络
第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM )
第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM )
第八课 决策树与随机森林
第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA )
第十课 粒子群优化( Part
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PSO-ELM 粒子群算法优化极限学习机(PSO-ELM Particle swarm optimization for extreme learning machine)
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利用主成分分析法结合粒子群（PSO）优化极限学习机(ELM)进行工程费用估计预测(In this paper, principal component analysis (PCA) combined with particle swarm optimization (PSO) optimization extreme learning machine (ELM) is used to estimate and forecast engineering cost)
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