基于时间序列预测的elm模型代码
时间: 2023-08-22 18:10:10 浏览: 51
以下是一个基于时间序列预测的 ELM 模型的示例代码,使用 Matlab 实现:
```matlab
% 导入时间序列数据
data = load('time_series_data.txt');
y = data(:, 1); % 时间序列数据的第一列为预测值
u = data(:, 2:end); % 时间序列数据的其他列为输入变量
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集占总数据集的比例
train_num = round(train_ratio * length(y));
train_y = y(1:train_num);
train_u = u(1:train_num, :);
test_y = y(train_num+1:end);
test_u = u(train_num+1:end, :);
% ELM 模型参数设置
input_size = size(train_u, 2); % 输入变量的数量
hidden_size = 20; % 隐层节点数
output_size = 1; % 输出变量的数量
activation_func = 'sig'; % 激活函数选择 sigmoid 函数
% 构建 ELM 模型
input_weights = rand(hidden_size, input_size) * 2 - 1;
hidden_weights = rand(hidden_size, output_size) * 2 - 1;
bias = rand(hidden_size, 1) * 2 - 1;
hidden_layer_output = feval(activation_func, input_weights * train_u' + repmat(bias, 1, train_num));
output_weights = pinv(hidden_layer_output') * train_y;
% 使用测试集进行预测,并计算误差
test_hidden_layer_output = feval(activation_func, input_weights * test_u' + repmat(bias, 1, length(test_y)));
test_y_pred = test_hidden_layer_output' * output_weights;
test_rmse = sqrt(mean((test_y - test_y_pred).^2));
% 绘制预测结果和真实值的对比图
figure;
plot(test_y, 'b');
hold on;
plot(test_y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');
title(['测试集 RMSE = ', num2str(test_rmse)]);
```
以上代码中,首先将时间序列数据导入 Matlab 中,并将其划分为训练集和测试集。然后,设置 ELM 模型的参数,包括输入变量数量、隐层节点数、输出变量数量和激活函数等。接着,使用训练集对 ELM 模型进行训练,并用测试集进行预测和计算误差。最后,绘制预测结果和真实值的对比图,并显示测试集的 RMSE 值。
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