ELM算法

针对大规模数据集，提出了基于MapReduce的并行近似SS-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。

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。

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。

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。

压缩包中详细展示了代码的运行效果图。

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。

我准备学习Extreme Learning Machine（ELM），收集到了一些相关资料。在论坛中未找到相关内容，因此将手头的资料分享给大家。希望这些资料能够帮助他人，也能促进自己的学习进程。让我们一同学习、一同进步！