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【DELM预测】基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

人工时间的最大缺点是训练太长,因为它在应用神经网络的时间范围内,持续不断地限制神经网络,最大限度地限制学习机(Extreme Learning Machine)大量的噪声噪声,或者当输入数据时的维度算法非常高时,极限学习时的综合性能会受到极大的影响。进行空间映射时的有效对数据维的维度的预测,因此我们认为利用深度学习的预测精度来最大学习机的特性,可以很好地改善极限学习机的特性。 本文采用花朵授粉算法进一步优化DELM超参数,仿真结果表明,改进的预测精度更高。

【DELM预测】基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码_参考文献

【DELM预测】基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码_神经网络_02

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⛄ 部分代码


⛄ 运行结果

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⛄ 参考文献


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