【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

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内容介绍

​在现代数据科学领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测连续变量的值。深度学习极限学习机（Deep Extreme Learning Machine，DELM）是一种强大的工具，可以用于实现高效准确的回归预测算法。本文将介绍基于DELM的数据回归预测算法步骤。

DELM是一种基于深度学习的极限学习机算法，它结合了深度学习的优势和极限学习机的高效性。与传统的深度学习算法相比，DELM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。在数据回归预测任务中，DELM可以通过学习输入与输出之间的非线性映射关系，从而实现精确的预测。

以下是基于DELM的数据回归预测算法步骤：

1. 数据准备：首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入变量和对应的输出变量。确保数据集具有足够的样本数量和多样性，以获得准确的预测结果。

2. 特征选择：在进行回归预测之前，我们需要对输入变量进行特征选择。通过选择最相关的特征，可以提高模型的准确性和效率。常用的特征选择方法包括相关性分析、主成分分析等。

3. 数据预处理：在训练DELM模型之前，我们需要对数据进行预处理。预处理步骤可以包括数据缩放、标准化、去除异常值等。这些步骤有助于提高模型的稳定性和预测性能。

4. 构建DELM模型：DELM模型由多个隐层组成，每个隐层包含多个神经元。在构建DELM模型时，我们需要确定隐层的数量和神经元的数量。这可以通过交叉验证等方法来确定。

5. 训练DELM模型：通过使用训练数据集，我们可以训练DELM模型。训练过程涉及到调整模型的权重和偏置，以最小化预测误差。训练过程可以使用梯度下降等优化算法来实现。

6. 模型评估：在训练完成后，我们需要评估DELM模型的性能。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。通过评估模型的性能，我们可以了解模型的预测准确度和稳定性。

7. 模型优化：如果DELM模型的性能不理想，我们可以尝试优化模型。常见的优化方法包括调整模型的超参数、增加训练数据量、增加隐层的数量等。通过不断优化模型，我们可以提高模型的预测能力。

总结起来，基于DELM的数据回归预测算法步骤包括数据准备、特征选择、数据预处理、构建DELM模型、训练DELM模型、模型评估和模型优化。通过按照这些步骤进行操作，我们可以实现高效准确的数据回归预测。

DELM作为一种强大的深度学习极限学习机算法，为数据科学家提供了一种有效的工具，用于解决回归预测问题。它具有快速训练速度和良好的泛化能力，可以应用于各种领域，如金融、医疗、交通等。通过掌握DELM的实现步骤，我们可以更好地利用这个强大的工具，从而提高数据回归预测的准确性和效率。

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]魏洁.深度极限学习机的研究与应用[D].太原理工大学[2023-10-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.714596.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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6 信号处理方面

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