【ELM回归预测】基于极限学习机的数据回归预测附matlab代码

本文介绍了极限学习机(ELM)，一种基于人工神经网络的机器学习算法，强调了其快速训练和良好泛化能力。同时提到了ELM的训练过程、优点（如对未知数据的预测）以及局限性（如对初始权重和噪声数据的敏感性）。

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⛄ 内容介绍

极限学习机（ELM）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，用于数据回归预测。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、医疗和工业等。ELM的独特之处在于其快速训练速度和良好的泛化能力。

ELM的训练过程非常简单，它只需要两个步骤即可完成。首先，随机生成输入层和隐藏层之间的连接权重。然后，通过最小二乘法将训练数据映射到隐藏层，并计算输出层的权重。由于ELM的隐藏层权重是随机生成的，因此它的训练速度非常快。

ELM的优点之一是其强大的泛化能力。它能够在训练数据之外的未知数据上进行准确的预测。这使得ELM成为许多实际问题中的首选算法。

然而，ELM也有一些限制。由于隐藏层权重是随机生成的，因此它对初始权重的选择非常敏感。不同的初始权重可能会导致不同的预测结果。此外，ELM对于噪声数据也比较敏感，可能会导致预测结果的不准确。

总的来说，ELM是一种强大的数据回归预测算法，具有快速训练速度和良好的泛化能力。然而，我们在使用ELM时需要注意初始权重的选择和噪声数据的处理，以确保预测结果的准确性。希望这篇文章对你了解ELM算法有所帮助。

⛄ 部分代码

function [IW, B, LW, TF, TYPE] = elmtrain(p_train, t_train, N, TF, TYPE)% P   - Input Matrix of Training Set  (R * Q)% T   - Output Matrix of Training Set (S * Q)% N   - Number of Hidden Neurons (default = Q)% TF  - Transfer Function:%       'sig' for Sigmoidal function (default)%       'hardlim' for Hardlim function% TYPE - Regression (0, default) or Classification (1)% Output% IW  - Input Weight Matrix (N * R)% B   - Bias Matrix  (N * 1)% LW  - Layer Weight Matrix (N * S)if size(p_train, 2) ~= size(t_train, 2)    error('ELM:Arguments', 'The columns of P and T must be same.');end%%  转入分类模式if TYPE  == 1    t_train  = ind2vec(t_train);end%%  初始化权重R = size(p_train, 1);Q = size(t_train, 2);IW = rand(N, R) * 2 - 1;B  = rand(N, 1);BiasMatrix = repmat(B, 1, Q);%%  计算输出tempH = IW * p_train + BiasMatrix;%%  选择激活函数switch TF    case 'sig'        H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));    case 'hardlim'        H = hardlim(tempH);end%%  伪逆计算权重LW = pinv(H') * t_train';