网站如何制作 优帮云,互联网品牌宣传推广服务公司,怎么做网络销售的网站,温州网站建设钢筋工回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
一、极限学习机#xff08;ELM#xff09; 极限学习机是一种单层前馈神经网络#xff0c;具有训练速…回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
一、极限学习机ELM 极限学习机是一种单层前馈神经网络具有训练速度快、泛化性能好等优点。它的基本思想是随机选择输入权重并计算输出这样可以大大简化训练过程。在ELM中输入层到隐藏层的权重是随机生成的而隐藏层到输出层的权重则是通过求解一个线性方程组来得到的。这种方法避免了传统神经网络在训练过程中需要反复调整权重的问题从而提高了训练速度。
二、AdaBoost算法 AdaBoostAdaptive Boosting是一种集成学习方法它通过组合多个弱学习器来提高模型的准确性。在AdaBoost中每个弱学习器都会根据之前的分类或回归结果来调整样本的权重使得后续的学习器更加关注那些被错误分类或预测的样本。这样通过多轮迭代AdaBoost能够逐步构建一个强学习器从而提高整体的分类或回归性能。
三、ELM-Adaboost多输入单输出回归预测 将ELM与AdaBoost结合起来可以构建一个高效的多输入单输出回归模型。这种模型的基本思想是
使用ELM作为基本的回归模型利用其训练速度快、泛化性能好的优点。 使用AdaBoost算法来集成多个ELM模型通过调整样本权重和模型权重来优化整体回归性能。 在具体实现过程中可以按照以下步骤进行
数据准备与预处理包括数据标准化等步骤以确保输入数据的质量和一致性。 ELM模型训练使用处理后的数据训练多个ELM模型每个模型都可以看作是一个弱学习器。 AdaBoost集成通过AdaBoost算法来集成多个ELM模型。在每一轮迭代中根据之前的回归结果调整样本权重并使用调整后的权重来训练新的ELM模型。同时计算每个模型的权重以便在最终的预测中进行加权组合。 模型评估与优化使用测试数据集来评估模型的性能并根据评估结果对模型进行优化。常见的评估指标包括均方误差MSE、决定系数R²等。 预测与应用使用训练好的模型进行预测并将预测结果应用于实际问题中。
程序设计
完整代码MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测
%% 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
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data readmatrix(day.csv);
data data(:,3:16);
resdata(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本使训练集测试集随机被抽取有助于更新预测结果。
num_samples size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
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);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
