elm神经网络回归预测代码

Elm（极限学习机）神经网络是一种高效的神经网络模型，它可以在快速学习和预测大型数据集方面表现出色。该模型不需要手动调整参数，具有良好的可解释性和可扩展性。下面是一个使用Python编写的Elm神经网络回归预测代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

class ELMRegressor:
    def __init__(self, n_hidden=20):
        self.n_hidden = n_hidden
        
    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.W_input = np.random.normal(size=(n_features, self.n_hidden)) # 输入层到隐藏层的权重矩阵
        self.bias_hidden = np.random.normal(size=(1, self.n_hidden)) # 隐藏层的偏置向量
        hidden_output = np.dot(X, self.W_input) + self.bias_hidden # 计算隐藏层的输出
        self.W_output = np.dot(np.linalg.inv(hidden_output), y) # 隐藏层到输出层的权重矩阵
        
    def predict(self, X):
        hidden_output = np.dot(X, self.W_input) + self.bias_hidden
        y_pred = np.dot(hidden_output, self.W_output)
        return y_pred

# 生成随机回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=10000, n_features=10, noise=0.1, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型并预测
elm = ELMRegressor(n_hidden=50)
elm.fit(X_train, y_train)
y_pred = elm.predict(X_test)

# 计算MSE和RMSE
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print("MSE:", mse)
print("RMSE:", rmse)

该代码先使用`make_regression`函数生成一个包含10000个样本和10个特征的回归数据集，然后将数据集分成训练集和测试集。接下来，定义了一个名为`ELMRegressor`的类，其中`n_hidden`是隐藏层神经元的数量。类中的`fit`方法用于训练模型，该方法使用随机数初始化了输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层的偏置向量，以及隐藏层到输出层的权重矩阵（采用了Moore-Penrose逆矩阵求解）。`predict`方法用于预测新数据的输出。

最后，创建一个`ELMRegressor`对象并调用`fit`方法进行训练，然后调用`predict`方法对测试集进行预测，最后计算并输出均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。