ELM算法

这是一个在Matlab环境中改进的ELM算法，相比原始版本，在超过3个神经元后的计算速度显著提升。改进的原理是通过函数生成列矩阵。ELM算法作为一种快速的神经网络算法，不仅运行速度快于BP和SVM等流行算法，而且效果非常出色。

针对大规模数据集，提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。

在Matlab环境下，探索极限学习机（ELM）的应用具有重要意义。ELM作为一种快速而有效的机器学习算法，正在被广泛应用于各种数据分析和预测任务中。通过Matlab，研究人员能够深入理解ELM算法的工作原理及其在不同领域中的实际应用。

遗传算法的极限学习机优化方法，真挺适合用在各种预测任务上的，像金融、气象这些对精度要求高的场景，用起来效果还蛮惊喜的。ELM本身挺快的，但参数不好调，手动试挺费劲的。这个时候，用遗传算法来优化参数就合适，全局搜索能力强，能找到比较优的配置。里面还拿它和粒子群、花授粉这些常见算法做了对比，用了实测数据验证，图表一目了然，跑起来也不慢。你要是做预测建模，关注精度和效率，这套代码可以看看。哦对了，作者还把具体流程整理得挺清楚的，不用担心上手难。Matlab 代码也一应俱全，基本拿来就能跑，适合直接应用或者做参考。如果你想深入了解更多类似优化方法，也可以看看这些：遗传算法优化 BP 神经网络、ELMA

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

小弟正准备学习ELM，特意收集了一些相关资料。在论坛中发现这方面的资料很稀缺，因此将自己收集到的资料分享给大家，希望对大家有所帮助，也能促进共同学习和进步！

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。

ELM 的快速响应 + SRC 的高精度，这个组合确实蛮有意思。混合方法把两者打包到一个框架里，跑起来速度不赖，准确率还挺能打——在 AR 人脸识别上能干到 95%。ELM 的优势是快，SRC 擅长精细识别，两边都想要？这个方案正合适。 极限学习机（ELM）的训练方式是随机设定隐藏层参数，只求解输出层权重，搞定！所以训练飞快。而SRC（稀疏表示分类）讲究的是通过少量特征代表全局信息，细节识别强。 这个项目改进了文献里的版本，引入了 ELM 的错误度量 和 自适应类选择，简单讲就是分类错的少了，选的参考样本更聪明。结果也摆在那里——比原始 ELM 高出 4%，比 SRC 也强了一点点。 如果你做

介绍了如何在Matlab中编写ELM和FLN分类器的代码，通过生成两个随机数据集clands，并使用ELM和FLN分类器进行有效分类。

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