回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测

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

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
AdaBoost（Adaptive 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);
res=data(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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501