【ELM预测】利用极限学习机ELM进行数据预测的matlab代码

介绍了基于Elm神经网络的电力负荷预测模型。首先，利用ELM（Extreme Learning Machine）算法构建神经网络模型，通过训练数据进行预测，进而实现电力负荷的预测。具体步骤包括： 数据准备：将历史电力负荷数据作为输入数据集。 数据预处理：对数据进行标准化处理，以提高模型的准确性。 构建ELM模型：采用单隐层前馈神经网络（SLFN），通过随机生成输入层权重，利用最小二乘法优化输出层权重。 模型训练：使用训练集进行模型训练，优化参数以提高预测精度。 预测与验证：通过测试集进行模型验证，评估其在实际应用中的效果。 该模型具有较好的泛化能力，能够有效提高电力负荷预测的准确性，具有较大的应用潜力。 源码附于文末，供读者参考和实践。

现有测试数据可直接用于实施。

压缩包中详细展示了代码的运行效果图。

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

此Matlab函数能够对输入的图像进行空间预测，预测图像未来变化趋势。

这份matlab源码展示了如何利用ELMAN动态递归神经网络进行数据预测，通过递归神经网络的结构和动态机制，有效预测数据的趋势和变化。该源码不仅仅是技术演示，更是数据预测领域中的一次创新尝试。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

这份研究深入探讨了如何利用海量文本数据预测股票市场波动。论文作者陈志勇详细介绍了从新闻报道、社交媒体讨论和其他公开文本数据中提取有用信息的方法，并评估了这些信息对预测股票价格趋势的有效性。研究结果揭示了文本大数据在金融预测领域的巨大潜力，为投资者和金融机构提供了新的决策依据。