说明：数学建模算法整理

数学算法

说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。

说明：美赛 人员疏散模型 元胞自动机 美国大学生数学建模竞赛MATLAB示例程序。

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说明：针对差分进化( DE) 算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。

DE 差分进化算法 双种群自适应

说明：遗传算法资料

遗传算法

说明：蝙蝠算法优化ELM,是一种比较新的优化算法，能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机代码。

BA_EM ELM 蝙蝠算法优化

说明：这是一份能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机与其他算法比较。

ELM BP RBF PNN GRNN 神经网络 ELM算法 BP算法 RBF算法 PNN算法 GRNN算法

说明：本代码是由极限学习机创始人黄广兵教授提供的原始代码，除了算法代码本身，还有两个数据集，分别是训练数据集和测试数据集，希望能帮助到大家

说明：MATLAB神经网络43个案例分析.pdf与源码。内容涵盖常见的神经网络（BP,RBF,SOM,Hopfield，Elman，LVQ,Kohonen,GRNN,NARX）,以及相关智能算法（SVM，决策树，随机森林，极限学习机），同时还有常见的优化算法（遗传算法，蚁群算法）与神经网络的结合问题。

说明：利用极限学习机对数据进行分类，得到测试时间、训练时间、测试精度、训练精度

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