ELM极限学习机回归预测：MATLAB 轻松上手

ELM极限学习机回归预测MATLAB代码代码注释清楚。可以读取本地EXCEL数据。很方便，初学者容易上手。温馨提示：联系请考虑是否需要，程序代码商品，一经售出，概不退换。

嘿，各位刚踏入机器学习领域的小伙伴们，今天来聊聊 ELM 极限学习机回归预测，并且用 MATLAB 实现它，代码注释超清楚，还能读取本地 EXCEL 数据，非常适合初学者上手哦！

首先讲讲 ELM，极限学习机（Extreme Learning Machine）是一种单隐层前馈神经网络的学习算法，它在训练速度上那叫一个快，而且泛化性能也不错。这对于我们这些想要快速看到预测结果的人来说，简直是福音。

接下来看 MATLAB 代码实现。

matlab 复制代码

% 1. 读取本地 EXCEL 数据
data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 替换为你的 EXCEL 文件名
X = table2array(data(:,1:end - 1)); % 假设最后一列为目标变量，其他列为特征
Y = table2array(data(:,end));

% 2. 划分训练集和测试集
n = size(X, 1);
train_ratio = 0.7; % 70% 作为训练集
train_index = randperm(n, round(n * train_ratio));
test_index = setdiff(1:n, train_index);

X_train = X(train_index, :);
Y_train = Y(train_index);
X_test = X(test_index, :);
Y_test = Y(test_index);

% 3. 设置 ELM 参数
hidden_neurons = 10; % 隐藏层神经元数量，可以根据实际情况调整
input_weights = randn(size(X, 2), hidden_neurons); % 随机生成输入层到隐藏层的权重
bias = randn(1, hidden_neurons); % 隐藏层偏置

% 4. 计算隐藏层输出
hidden_output = tanh(X_train * input_weights + repmat(bias, size(X_train, 1), 1));

% 5. 计算输出权重
beta = (pinv(hidden_output) * Y_train);

% 6. 预测
hidden_output_test = tanh(X_test * input_weights + repmat(bias, size(X_test, 1), 1));
Y_pred = hidden_output_test * beta;

% 7. 评估模型
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2); % 均方误差
fprintf('均方误差 MSE: %.4f\n', mse);

代码分析来咯！

第一步读取数据，readtable 函数轻松读取本地 EXCEL 文件，然后把表格数据转换成数组，方便后续处理。划分训练集和测试集这里，用 randperm 函数随机生成训练集索引，再通过 setdiff 函数得到测试集索引，简单又直观。

设置 ELM 参数部分，隐藏层神经元数量是个关键参数，这里先设为 10 试试水。随机生成输入权重和偏置，这也是 ELM 的特点之一，这些参数不需要像传统神经网络那样一点点去调整。

计算隐藏层输出时，用了双曲正切函数 tanh 作为激活函数，把输入和权重、偏置一顿操作就得到隐藏层输出。计算输出权重用到了伪逆函数 pinv，直接算出输出权重。预测阶段，对测试集做同样隐藏层输出计算，再和输出权重相乘就得到预测值。最后用均方误差来评估模型好坏，数值越小说明预测效果越好。

温馨提示一下哈，要是涉及程序代码商品交易，一旦售出，那可就不退换啦，大家考虑清楚再下手哦！希望这篇博文能帮你们快速上手 ELM 回归预测，赶紧动手试试吧！