动态加权可变学习率极限学习机（DWV-ELM）预测算法及其Matlab实现

动态加权可变学习率极限学习机（DWV-ELM）预测算法及其Matlab实现

DWV-ELM是一种新的、改进的极限学习机（ELM）算法，它引入了自适应动态权重和可变学习率，增强了ELM的泛化性能和预测精度。本文将介绍该算法的基本原理和实现方法，并提供完整的Matlab代码，以便进一步研究和应用。

DWV-ELM算法的基本原理类似于传统的ELM算法，首先将训练数据输入隐含层，通过一个随机初始化的输入权重矩阵和偏置向量，计算隐含层的输出。然后利用矩阵求逆或伪逆的方法得到输出权重矩阵，最终由输出权重矩阵将隐含层的输出映射到输出空间中得到预测值。

不同之处在于DWV-ELM算法引入了自适应动态权重和可变学习率。具体来说，对于每个样本，DWV-ELM算法会根据当前样本与之前样本的相似度计算出一个动态权重系数，使得与当前样本相似的历史样本所得到的隐含层输出对当前样本的预测具有更大的贡献。同时，DWV-ELM算法还会根据每个样本在训练过程中的误差动态调整学习率，使得模型可以更好地适应不同类型的数据分布。

下面给出DWV-ELM算法的Matlab实现代码：

function [outputWeight