极限学习机进行时间序列预测

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种单层前向神经网络，常用于解决分类和回归问题。对于时间序列预测问题，ELM也可以被应用。以下是一个使用Python进行时间序列预测的ELM示例代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from elm import ELMRegressor

# 准备时间序列数据
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(np.array(data).reshape(-1, 1))

# 将时间序列数据转化为监督学习数据
def to_supervised(data, n_in=1, n_out=1):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - n_in - n_out + 1):
        X.append(data[i:i+n_in, 0])
        y.append(data[i+n_in:i+n_in+n_out, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

# 定义超参数
n_lags = 3
n_features = 1
n_neurons = 10

# 准备监督学习数据
X, y = to_supervised(data, n_lags)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.7)
X_train, X_test = X[:train_size, :], X[train_size:, :]
y_train, y_test = y[:train_size, :], y[train_size:, :]

# 构建ELM模型
model = ELMRegressor(n_hidden=n_neurons, activation_func='sigmoid', alpha=0.1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测未来的时间序列
y_pred = []
for i in range(n_lags):
    X_input = data[-n_lags+i:].reshape(1, n_lags)
    yhat = model.predict(X_input)
    y_pred.append(yhat[0, 0])
    data = np.append(data, yhat, axis=0)

# 反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(np.array(y_pred).reshape(-1, 1))

# 输出预测值
print(y_pred)

这是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和优化。