逐步线性回归能较好地克服多重共线性现象的发生,因此逐步回归分析是探索多变量关系的最常用的分析方法,智能算法是现代数据分析的主要方法。本文通过一个实例进行了对比研究,预测结果显示:在预测的精度上,在隐含层数目相同时,RBF径向神经网络>BP神经网络>逐步线性回归>ELM极限学习机。通过对比分析,发现神经网络方法较回归分析预测效果更好,误差相对较小。
2021-06-08 15:56:19
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利用极限核学习机预测，有数据，可以直接运行，在此基础上根据自己的数据直接修改，拟合效果好，可以在此基础上进行进一步粒子群优化，提高模型的适应度值
2021-05-20 18:08:05
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BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。
2019-12-21 20:44:51
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极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。
ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。
2019-12-21 20:35:20
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