MATLAB实现向量加权算法优化极限学习机多输入单输出回归预测

MATLAB实现向量加权算法优化极限学习机多输入单输出回归预测

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，常用于回归和分类任务。然而，传统的ELM算法在处理多输入情况下存在一定的限制。为了克服这个问题，可以使用INFO-ELM（Information Fusion Based Extreme Learning Machine）算法，通过对输入数据进行向量加权处理，提高回归预测性能。

本文将详细介绍如何使用MATLAB实现INFO-ELM算法，并进行多输入单输出的回归预测。

首先，我们需要准备一些训练数据和测试数据。假设我们有N个样本，每个样本有M个输入特征和一个输出标签。我们将输入特征保存在一个N×M的矩阵X中，输出标签保存在一个N×1的矩阵Y中。

接下来，我们可以按照以下步骤实现INFO-ELM算法：

步骤 1：初始化参数

首先，我们需要初始化一些参数。这些参数包括隐含层神经元的数量（hidden_neurons）、输入层到隐含层之间的权重（input_weights）和隐含层到输出层之间的权重（output_weights）。可以根据实际情况设置这些参数的值。

hidden_neurons = 100;  % 隐含层