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合肥做网站推广的公司如何设计一个网站

合肥做网站推广的公司,如何设计一个网站,自己制作logo的软件,汕头手机模板建站时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来 目录 时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来#xff1b; 2.运行环境Matlab2018及以上#xff0c;data为数…时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来 目录 时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来 2.运行环境Matlab2018及以上data为数据集单变量时间序列预测运行主程序ELMTSF即可其余为函数文件无需运行 3.递归预测未来数据可以控制预测未来大小的数目适合循环性、周期性数据预测 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。 程序设计 完整程序和数据下载方式私信博主回复MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来。 %% 参数设置 %% 训练模型 %% 模型预测%% 数据反归一化 T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output); T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output); function [IW,B,LW,TF,TYPE] elmtrain(P,T,N,TF,TYPE) % ELMTRAIN Create and Train a Extreme Learning Machine % Syntax % [IW,B,LW,TF,TYPE] elmtrain(P,T,N,TF,TYPE) % Description % Input % P - Input Matrix of Training Set (R*Q) % T - Output Matrix of Training Set (S*Q) % N - Number of Hidden Neurons (default Q) % TF - Transfer Function: % sig for Sigmoidal function (default) % sin for Sine function % hardlim for Hardlim function % TYPE - Regression (0,default) or Classification (1) %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % Output % IW - Input Weight Matrix (N*R) % B - Bias Matrix (N*1) % LW - Layer Weight Matrix (N*S) %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % Example % Regression: % [IW,B,LW,TF,TYPE] elmtrain(P,T,20,sig,0) % Y elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE) % Classification % [IW,B,LW,TF,TYPE] elmtrain(P,T,20,sig,1) % Y elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE) % See also ELMPREDICT %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if nargin 2error(ELM:Arguments,Not enough input arguments.); end %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if nargin 3N size(P,2); end %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if nargin 4TF sig; end %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if nargin 5TYPE 0; end %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if size(P,2) ~ size(T,2)error(ELM:Arguments,The columns of P and T must be same.); end [R,Q] size(P); if TYPE 1T ind2vec(T); end %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [S,Q] size(T); % Randomly Generate the Input Weight Matrix IW rand(N,R) * 2 - 1; % Randomly Generate the Bias Matrix B rand(N,1); %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- BiasMatrix repmat(B,1,Q); % Calculate the Layer Output Matrix H tempH IW * P BiasMatrix; %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- switch TFcase sigH 1 ./ (1 exp(-tempH));case sinH sin(tempH);case hardlimH hardlim(tempH); end % Calculate the Output Weight Matrix LW pinv(H) * T; %-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 参考资料 [1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm1001.2014.3001.5502
http://www.hkea.cn/news/14494950/

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