多尺度集成极限学习机在寿命预测中的实现及MATLAB代码

寿命预测是许多领域中的重要问题，包括材料科学、工程、医学等。近年来，机器学习算法在寿命预测中得到了广泛的应用。其中，多尺度集成极限学习机（Multi-Scale Ensemble Extreme Learning Machine）是一种有效的方法。本文将介绍多尺度集成极限学习机在寿命预测中的实现，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要了解极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）。ELM是一种单层前馈神经网络，其随机初始化输入层和输出层之间的权重，然后通过解析解或伪逆的方法求解隐含层的权重。相比于传统的神经网络，ELM具有快速训练的优势。

多尺度集成极限学习机（Multi-Scale Ensemble ELM）是在ELM的基础上进行改进的方法。它通过将输入数据划分为多个尺度，并在每个尺度上构建独立的ELM模型。然后，通过集成这些尺度上的预测结果来提高寿命预测的准确性。以下是使用MATLAB实现多尺度集成极限学习机的代码示例：

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