ELM和BP神经网络的应用场景有哪些？

ELM和BP神经网络都是机器学习和深度学习方面的算法，它们的应用场景包括但不限于以下几个方面：
1. 风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断等方面的预测和诊断。
2. 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化等方面的优化问题。
3. 图像处理方面的图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知等方面的问题。
4. 路径规划方面的旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化等方面的问题。
5. 无人机应用方面的无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化等方面的问题。
6. 无线传感器定位及布局方面的传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化等方面的问题。
7. 信号处理方面的信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化等方面的问题。
8. 电力系统方面的微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置等方面的问题。
9. 元胞自动机方面的交通流、人群疏散、病毒扩散、晶体生长、火灾扩散等方面的问题。
10. 雷达方面的卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计等方面的问题。