基于差分进化和极限学习机的并发查询性能预测.pptx
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,目录PartOnePartTwo差分进化算法的原理差分进化算法的特点差分进化算法的应用场景PartThree极限学习机的原理极限学习机的特点极限学习机的应用场景PartFour基于差分进化的并发查询性能预测模型基于极限学习机的并发查询性能预测模型模型评价指标PartFive数据集准备实验环境与参数设置实验结果对比分析结果讨论与优化建议PartSix研究结论研究不足与展望THANKS
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基于自适应差分进化算法优化极限学习机的干旱预测方法随着全球气候变化趋势的加剧,干旱成为了一个全球性的问题。干旱会对人类造成极大的影响,包括粮食安全、经济发展、生态环境等方面。因此,预测干旱的发生与程度对于把握社会发展的节奏,具有重要的意义。基于此,本论文提出了一种新的干旱预测方法,采用自适应差分进化算法来优化极限学习机,以提高模型预测能力。一、极限学习机的介绍极限学习机(ExtremeLearningMachine,简称ELM)是一种快速有效的机器学习算法。它采用随机的方式来初始化输入层与隐层之间的权值和
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