极限学习机锅炉氮氧化物浓度预测模型代码

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种机器学习算法，用于解决回归和分类问题。它的主要思想是通过随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置，然后通过解析解的方式计算输出层到隐藏层的权重。这样可以大大减少训练时间，提高模型的泛化能力。

对于锅炉氮氧化物浓度预测模型的代码，由于没有具体的数据和需求，我无法提供完整的代码。但是，我可以给你一个基本的代码框架，供你参考：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Step 1: 准备数据
# 假设你已经准备好了特征数据 X 和目标数据 y

# Step 2: 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)

# Step 3: 构建极限学习机模型
class ELM:
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.weights = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.bias = np.random.randn(hidden_size)

    def train(self, X, y):
        # 计算隐藏层输出
        H = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        H = np.maximum(H, 0)  # 使用ReLU激活函数

        # 计算输出层权重
        self.output_weights = np.linalg.pinv(H).dot(y)

    def predict(self, X):
        H = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        H = np.maximum(H, 0)
        y_pred = np.dot(H, self.output_weights)
        return y_pred

# Step 4: 训练和预测
elm = ELM(input_size, hidden_size)
elm.train(X_train, y_train)
y_pred = elm.predict(X_test)

# Step 5: 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

这是一个简单的极限学习机模型代码框架，你可以根据自己的需求进行修改和优化。请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、参数调优等工作。