回歸預測 | MATLAB實ELM-Adaboost多輸入單輸出回歸預測

預測效果

基本介紹

一、極限學習機（ELM）
極限學習機是一種單層前饋神經網絡，具有訓練速度快、泛化性能好等優點。它的基本思想是隨機選擇輸入權重并計算輸出，這樣可以大大簡化訓練過程。在ELM中，輸入層到隱藏層的權重是隨機生成的，而隱藏層到輸出層的權重則是通過求解一個線性方程組來得到的。這種方法避免了傳統神經網絡在訓練過程中需要反復調整權重的問題，從而提高了訓練速度。

二、AdaBoost算法
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一種集成學習方法，它通過組合多個弱學習器來提高模型的準確性。在AdaBoost中，每個弱學習器都會根據之前的分類或回歸結果來調整樣本的權重，使得后續的學習器更加關注那些被錯誤分類或預測的樣本。這樣，通過多輪迭代，AdaBoost能夠逐步構建一個強學習器，從而提高整體的分類或回歸性能。

三、ELM-Adaboost多輸入單輸出回歸預測
將ELM與AdaBoost結合起來，可以構建一個高效的多輸入單輸出回歸模型。這種模型的基本思想是：

使用ELM作為基本的回歸模型，利用其訓練速度快、泛化性能好的優點。
使用AdaBoost算法來集成多個ELM模型，通過調整樣本權重和模型權重來優化整體回歸性能。
在具體實現過程中，可以按照以下步驟進行：

數據準備與預處理：包括數據標準化等步驟，以確保輸入數據的質量和一致性。
ELM模型訓練：使用處理后的數據訓練多個ELM模型，每個模型都可以看作是一個弱學習器。
AdaBoost集成：通過AdaBoost算法來集成多個ELM模型。在每一輪迭代中，根據之前的回歸結果調整樣本權重，并使用調整后的權重來訓練新的ELM模型。同時，計算每個模型的權重，以便在最終的預測中進行加權組合。
模型評估與優化：使用測試數據集來評估模型的性能，并根據評估結果對模型進行優化。常見的評估指標包括均方誤差（MSE）、決定系數（R2）等。
預測與應用：使用訓練好的模型進行預測，并將預測結果應用于實際問題中。

程序設計

• 完整代碼：MATLAB實ELM-Adaboost多輸入單輸出回歸預測

%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc  
addpath(genpath(pwd))
%% 導入數據
data =  readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代碼用于打亂原始樣本，使訓練集測試集隨機被抽取，有助于更新預測結果。
num_samples = size(res,1);   %樣本個數% 訓練集和測試集劃分
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度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);%  數據歸一化
[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);

參考資料

[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