DELM深度極限學(xué)習(xí)機(jī)回歸預(yù)測研究（Matlab代碼實現(xiàn)）
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在現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，回歸預(yù)測是一項重要的任務(wù)，它可以幫助我們預(yù)測連續(xù)變量的值。深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)（Deep Extreme Learning Machine，DELM）是一種強(qiáng)大的工具，可以用于實現(xiàn)高效準(zhǔn)確的回歸預(yù)測算法。本文將介紹基于DELM的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法步驟。
DELM是一種基于深度學(xué)習(xí)的極限學(xué)習(xí)機(jī)算法，它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢和極限學(xué)習(xí)機(jī)的高效性。與傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法相比，DELM具有更快的訓(xùn)練速度和更好的泛化能力。在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測任務(wù)中，DELM可以通過學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系，從而實現(xiàn)精確的預(yù)測。
以下是基于DELM的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法步驟：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：首先，我們需要準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含輸入變量和對應(yīng)的輸出變量。確保數(shù)據(jù)集具有足夠的樣本數(shù)量和多樣性，以獲得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
特征選擇：在進(jìn)行回歸預(yù)測之前，我們需要對輸入變量進(jìn)行特征選擇。通過選擇最相關(guān)的特征，可以提高模型的準(zhǔn)確性和效率。常用的特征選擇方法包括相關(guān)性分析、主成分分析等。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：在訓(xùn)練DELM模型之前，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理步驟可以包括數(shù)據(jù)縮放、標(biāo)準(zhǔn)化、去除異常值等。這些步驟有助于提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測性能。
構(gòu)建DELM模型：DELM模型由多個隱層組成，每個隱層包含多個神經(jīng)元。在構(gòu)建DELM模型時，我們需要確定隱層的數(shù)量和神經(jīng)元的數(shù)量。這可以通過交叉驗證等方法來確定。
訓(xùn)練DELM模型：通過使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，我們可以訓(xùn)練DELM模型。訓(xùn)練過程涉及到調(diào)整模型的權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測誤差。訓(xùn)練過程可以使用梯度下降等優(yōu)化算法來實現(xiàn)。
模型評估：在訓(xùn)練完成后，我們需要評估DELM模型的性能。常用的評估指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。通過評估模型的性能，我們可以了解模型的預(yù)測準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。
模型優(yōu)化：如果DELM模型的性能不理想，我們可以嘗試優(yōu)化模型。常見的優(yōu)化方法包括調(diào)整模型的超參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、增加隱層的數(shù)量等。通過不斷優(yōu)化模型，我們可以提高模型的預(yù)測能力。
總結(jié)起來，基于DELM的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建DELM模型、訓(xùn)練DELM模型、模型評估和模型優(yōu)化。通過按照這些步驟進(jìn)行操作，我們可以實現(xiàn)高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測。
DELM作為一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法，為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一種有效的工具，用于解決回歸預(yù)測問題。它具有快速訓(xùn)練速度和良好的泛化能力，可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、交通等。通過掌握DELM的實現(xiàn)步驟，我們可以更好地利用這個強(qiáng)大的工具，從而提高數(shù)據(jù)回歸預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率。
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%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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 );
?? 運行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1]魏潔.深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的研究與應(yīng)用[D].太原理工大學(xué)[2023-10-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.714596.
