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《Matlab实现PSO-KELM粒子群优化算法（PSO）优化核极限学习机分类预测的详细项目实例》
本项目提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法优化核极限学习机(KELM)的分类预测方法。通过PSO算法自动搜索最优的核函数参数，有效提升了KELM模型在分类任务中的性能。该方法具有以下特点： 采用PSO算法全局优化KELM的核参数，避免人工调参的局限性； 结合了KELM训练速度快和PSO全局搜索能力强的优势； 能够有效处理高维非线性数据分类问题； 在图像分类、金融预测等多个领域展现出良好应用前景。 项目详细实现了从数据预处理、PSO-KELM算法设计、模型训练评估到GUI界面开发的完整流程，并提供了防止过拟
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148304429
该项目主要应用于哪些领域(多选)
0 人已经参与 已结束
电力负荷预测与调度优化
0人
新能源电力系统的负荷管理
0人
智能电网的智能调度与资源优化
0人
电力系统风险管理与应急响应
0人
电力市场交易与负荷预测服务
0人
高频次用电数据分析和优化
0人
智能配电系统调度和实时控制
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金融领域
0人
能源管理与电力负荷预测
0人
交通流量与智能交通系统
0人
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