ELM-Adaboost 基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序...

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内容介绍

在时间序列预测领域，机器学习算法的应用日益广泛。其中，极限学习机(ELM)和Adaboost算法都是备受关注的方法。本文将介绍一种基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法，探讨其原理和应用。

首先，我们来了解一下极限学习机(ELM)算法。ELM是一种单层前馈神经网络，其主要特点是随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重，并通过解析解的方式快速计算输出层的权重。相比于传统的神经网络算法，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。因此，ELM被广泛应用于时间序列预测领域。

Adaboost算法是一种集成学习算法，通过串行训练多个弱分类器，并根据分类器的准确性动态调整样本权重，最终得到一个强分类器。Adaboost算法的核心思想是通过不断调整样本权重，使得后续的分类器能够更加关注分类错误的样本，从而提高整体的分类准确率。在时间序列预测中，Adaboost算法可以用于组合多个ELM模型，提高预测的准确性。

基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法的具体步骤如下：

1. 首先，选择一组合适的输入变量作为时间序列的特征。这些特征可以包括历史观测值、季节性因素、趋势等。通过合理选择特征，可以提高模型的预测能力。
2. 接下来，使用ELM算法训练多个基本分类器。每个基本分类器都是一个单层前馈神经网络，其中输入层与隐藏层之间的连接权重是随机初始化的。通过解析解的方式，可以快速计算输出层的权重。
3. 在训练每个基本分类器时，根据Adaboost算法的原理，调整样本的权重。对于分类错误的样本，增加其权重；对于分类正确的样本，减小其权重。这样，后续的分类器将更加关注分类错误的样本，提高整体的分类准确率。
4. 最后，将所有基本分类器组合起来，得到一个强分类器。可以使用加权投票的方式进行组合，即根据每个基本分类器的准确率给予不同的权重。

通过以上步骤，基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法可以得到一个准确性更高的预测模型。该算法在时间序列预测领域具有广泛的应用前景。例如，在股票市场中，可以使用该算法对股价进行预测，帮助投资者做出更加明智的决策。

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);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 刘聪,张新英.集成极限学习机在手写体数字识别中的应用[J].河南科技, 2016(3):2.

[2] 赵飞.滚动轴承性能退化的累积特征及集成预测模型研究[D].中国石油大学(北京)[2023-10-05].DOI:CNKI:CDMD:2.1019.807934.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合