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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類預(yù)測算法一直是一個熱門的研究方向。為了提高分類預(yù)測的準確性和效率，研究人員不斷探索新的算法和方法。其中，基于核極限學(xué)習(xí)機KELM-Adaboost分類預(yù)測算法備受關(guān)注。本文將對該算法進行深入研究，探討其原理、特點以及在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

首先，讓我們來了解一下核極限學(xué)習(xí)機KELM和Adaboost算法的基本概念。核極限學(xué)習(xí)機KELM是一種快速而有效的機器學(xué)習(xí)算法，它通過隨機生成隱藏層的神經(jīng)元來近似最優(yōu)解，具有快速收斂和較高的泛化能力。而Adaboost算法是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過串行訓(xùn)練多個弱分類器，并加權(quán)組合它們的結(jié)果，以提高整體分類器的性能。

基于核極限學(xué)習(xí)機KELM-Adaboost分類預(yù)測算法的研究，主要包括以下幾個方面。首先是算法的原理和實現(xiàn)過程。KELM-Adaboost算法首先利用核極限學(xué)習(xí)機KELM對原始數(shù)據(jù)進行特征提取和降維處理，然后將處理后的數(shù)據(jù)輸入Adaboost分類器進行訓(xùn)練和預(yù)測。其次是算法的特點和優(yōu)勢。相比傳統(tǒng)的分類預(yù)測算法，KELM-Adaboost算法具有更快的訓(xùn)練速度和更高的準確性，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高維特征時表現(xiàn)更加優(yōu)異。最后是算法在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。研究人員通過對多個真實數(shù)據(jù)集的實驗驗證，證明了KELM-Adaboost算法在各種場景下都能取得較好的分類預(yù)測效果，具有很強的實用性和可操作性。

總的來說，基于核極限學(xué)習(xí)機KELM-Adaboost分類預(yù)測算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用意義。它不僅豐富了機器學(xué)習(xí)算法的研究內(nèi)容，還為實際問題的解決提供了有效的工具和方法。未來，我們可以進一步深入研究該算法的改進和優(yōu)化，以期在更多領(lǐng)域和場景中發(fā)揮其潛在價值。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 楊晨.城軌列車滾動軸承早期故障診斷與狀態(tài)識別方法研究[D].北京交通大學(xué),2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.083303.

[2] 丁承君,張井超,何乃晨.基于核極限學(xué)習(xí)機的火災(zāi)預(yù)警算法研究[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2017, 46(5):5.DOI:10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.05.006.

[3] 李軍,閆佳佳.基于KELM-AdaBoost方法的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J].控制工程, 2019, 26(3):10.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.161611.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合