使用INFO-ELM向量加权算法优化多输入单输出回归预测

使用INFO-ELM向量加权算法优化多输入单输出回归预测

极限学习机(ELM)作为一种新兴的机器学习方法，具有模型简单、时间效率高等优点。而在多维特征下，ELM的性能会变得不稳定。INFO-ELM Vector Weighting Algorithm是一种针对ELM的优化算法，它通过有效地捕获多维特征之间的关系来提高模型的性能。本文将介绍INFO-ELM算法和其在MATLAB中的实现，同时探讨其在多输入单输出回归预测中的应用。

1. INFO-ELM算法原理
   在ELM算法中，随机生成的输入层到隐层的权重和一个常数偏置项形成了隐层神经元的输出，然后将这些隐层神经元的输出值作为输出层的输入。 当以采样为基础的ELM遇到数据分布不均匀的数据时，表现并不好。INFO-ELM算法是在ELM的基础上增加向量权重，从而更好地处理非均衡数据集。INFO-ELM算法的关键思想是基于信息熵的向量权重排序。具体步骤如下：

（1） 计算特征矩阵的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算得出每个特征向量的方差和相关系数；
（2） 计算每个特征向量的信息熵，并按照信息熵大小排序；
（3） 根据排序结果计算每个特征向量的权重；
（4） 将特征向量按照权重值从大到小排序。

2. MATLAB实现INFO-ELM算法
   MATLAB是一种非常适合机器