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【预测模型】基于樽海鞘算法的极限学习机（ELM）回归预测 Matlab代码
一、极限学习机 单隐藏层反馈神经网络具有两个比较突出的能力： （1）可以直接从训练样本中拟 合 出 复 杂 的 映 射 函 数f :x ^ t （2 ）可以为大量难以用传统分类参数技术处理的自然或者人工现象提供模型。但是单隐藏层反馈神经网络缺少比较快速的学习方 法 。误差反向基于樽海鞘群算法实现WSN节点优化部署
文章目录 一、理论基础 1、节点覆盖模型2、樽海鞘群算法 （1）领导者位置更新（2）跟随者位置更新二、仿真结果三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、节点覆盖模型 2、樽海鞘群算法 樽海鞘群算法(salp swarm algorithm，SSA)是Seyedali Mirjalili等于2017年提出的一种新型基于正态过程搜索和差分进化算法的改进樽海鞘群算法
文章目录 一、理论基础1、樽海鞘群算法2、改进樽海鞘群算法（1）算法组成<1> Ⅰ型领导者<2> 交叉跟随者<3> Ⅱ型领导者<4> 跟随者<5> 变异者 （2）TTLSSA的流程 二、仿真实验与分析1、参数设置2、结果分析 三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、樽海鞘群算法 请参考