回归预测 | MATLAB实现INFO-ELM向量加权算法优化极限学习机多输入单输出回归预测

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🔥 内容介绍

极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络 (Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks, SLFNs)，凭借其优越的学习速度和泛化性能，在回归预测领域获得了广泛的应用。然而，传统的ELM算法在处理多输入单输出 (Multiple Input Single Output, MISO) 回归问题时，往往面临着特征重要性差异和噪声干扰等挑战，导致预测精度受限。本文旨在探讨一种基于信息熵 (Information Entropy, INFO) 的向量加权算法，用于优化ELM模型，提升其在MISO回归预测任务中的性能。

ELM算法的核心在于随机初始化隐层节点的权重和偏置，并通过最小二乘法求解输出权重矩阵。这种随机初始化策略虽然简化了训练过程，但也可能导致部分输入特征对模型贡献较小，甚至引入噪声干扰，从而影响最终预测精度。针对这一问题，本文提出了一种基于INFO熵的向量加权算法，对不同输入特征进行加权处理，以突出重要特征，抑制噪声干扰，最终提升ELM模型的预测精度。

INFO熵是一种衡量信息不确定性的指标，其值越大，表示信息的不确定性越高。在本文中，我们利用INFO熵来衡量每个输入特征对输出变量的影响程度。具体而言，首先对每个输入特征进行离散化处理，然后计算每个特征的INFO熵。INFO熵值较大的特征表示其对输出变量的影响较大，反之则较小。基于此，我们构建一个向量加权矩阵，其元素值与对应特征的INFO熵值成正比。该加权矩阵用于对输入特征进行加权处理，突出重要特征，抑制噪声干扰。

将INFO-熵加权算法与ELM算法相结合，构成改进的INFO-ELM算法。该算法的流程如下：

1. 数据预处理: 对原始数据进行必要的预处理，例如数据清洗、归一化等，以确保数据的质量和一致性。

2. 特征选择与加权: 对每个输入特征计算其INFO熵，并根据INFO熵值构建向量加权矩阵。该矩阵用于对输入数据进行加权处理。

3. ELM模型训练: 利用加权后的输入数据训练ELM模型，确定隐层节点数、激活函数等参数。 采用交叉验证等方法选择最优参数组合。

4. 模型预测: 利用训练好的INFO-ELM模型对新的输入数据进行预测。

5. 性能评估: 使用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 等指标评估INFO-ELM模型的预测精度，并与传统的ELM模型进行比较，验证INFO-ELM算法的有效性。

为了验证INFO-ELM算法的有效性，本文将通过大量的实验来进行对比分析。实验数据将选取来自不同领域的MISO回归问题数据集，例如时间序列数据、传感器数据等。我们将比较INFO-ELM算法与传统的ELM算法、以及其他先进的回归预测算法 (例如支持向量回归机 SVR, 神经网络 NN 等) 的性能差异。实验结果将以表格和图表的形式呈现，并进行详细的分析和讨论。 我们将重点关注INFO-ELM算法在不同数据集上的鲁棒性、泛化能力以及对噪声的敏感性。

此外，本文还将探讨INFO-ELM算法的参数选择问题，例如隐层节点数、激活函数类型以及向量加权矩阵的构建方法等。我们将通过参数敏感性分析，确定INFO-ELM算法的最优参数配置，并为实际应用提供指导。

总之，本文提出了一种基于INFO熵的向量加权算法来优化ELM模型，用于解决MISO回归预测问题。该算法通过突出重要特征，抑制噪声干扰，有效提高了ELM模型的预测精度。通过大量的实验验证和分析，我们期望证明INFO-ELM算法的优越性，并为其在实际应用中的推广提供理论和实践基础。 未来的研究方向可以考虑将INFO-ELM算法与其他先进的算法进行融合，进一步提升其性能，例如结合粒子群优化算法或遗传算法进行参数优化，或者探索更有效的特征选择方法。

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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