【ELM-Adaboost】基于极限学习机时序预测附matlab代码

最新推荐文章于 2024-10-07 16:01:32 发布

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本文介绍了一种结合极限学习机(ELM)与Adaboost算法的时序预测方法，通过快速学习和泛化能力，有效提高预测精度。实验结果显示在多个数据集上优于传统方法，具有广泛的实际应用前景。

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🔥 内容介绍

时序预测在许多领域都有着广泛的应用，如金融、气象、交通等。近年来，极限学习机（ELM）由于其学习速度快、泛化性能好等优点，在时序预测领域得到了广泛的应用。本文提出了一种基于ELM-Adaboost的时序预测方法，该方法将ELM与Adaboost算法相结合，提高了ELM的预测精度。

1. 极限学习机（ELM）

ELM是一种单隐层前馈神经网络，其主要思想是随机生成隐层节点，并通过最小二乘法求解输出权重。ELM具有以下优点：

学习速度快：ELM不需要迭代训练，因此学习速度非常快。
泛化性能好：ELM通过随机生成隐层节点，可以有效避免过拟合问题，从而提高泛化性能。

2. Adaboost算法

Adaboost算法是一种集成学习算法，其基本思想是通过训练多个弱分类器，并根据弱分类器的预测结果对训练样本进行加权，从而得到一个强分类器。Adaboost算法具有以下优点：

提高分类精度：Adaboost算法通过加权训练弱分类器，可以有效提高分类精度。
鲁棒性好：Adaboost算法对噪声和异常值具有较好的鲁棒性。

3. ELM-Adaboost时序预测

ELM-Adaboost时序预测方法将ELM与Adaboost算法相结合，提高了ELM的预测精度。具体步骤如下：

**初始化：**随机生成ELM的隐层节点，并初始化Adaboost算法的权重。
**训练弱分类器：**使用ELM训练多个弱分类器，每个弱分类器预测时序序列的下一个值。
**加权训练：**根据弱分类器的预测结果，对训练样本进行加权，并重新训练ELM。
**重复步骤2和3：**重复步骤2和3，直到达到指定的迭代次数或满足终止条件。
**预测：**使用训练好的ELM-Adaboost模型对新的时序序列进行预测。

4. 实验结果

本文在多个时序预测数据集上对ELM-Adaboost方法进行了实验，并与其他时序预测方法进行了比较。实验结果表明，ELM-Adaboost方法在预测精度方面优于其他方法。

5. 结论

本文提出了一种基于ELM-Adaboost的时序预测方法，该方法将ELM与Adaboost算法相结合，提高了ELM的预测精度。实验结果表明，ELM-Adaboost方法在时序预测领域具有良好的应用前景。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);