使用INFO-ELM算法优化MATLAB极限学习机回归预测性能

资源摘要信息:"MATLAB实现INFO-ELM向量加权算法优化极限学习机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）" 1. MATLAB实现: MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。在本资源中，使用MATLAB作为实现工具，说明了该工具在数据处理和算法开发方面的能力。 ***-ELM向量加权算法优化: INFO-ELM即信息增强的极限学习机算法（Information Enhanced Extreme Learning Machine），是一种基于单隐层前馈神经网络的快速学习算法。它能够处理非线性问题，并且比传统算法学习速度快，避免了复杂的网络参数调整。在优化方面，引入了向量加权的思想，可以动态调整输入特征的权重，使得算法对特定数据集的预测性能得到提升。 3. 极限学习机(ELM): 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种单隐层前馈神经网络，该网络的隐含层参数（即输入到隐层的权值和偏置）是随机生成的，无需调整。极限学习机只需要调整输出层权重，大大减少了训练时间和提高了学习效率。 4. 多输入单输出(MISO)回归预测: 回归分析是统计学中分析数据的一种方法，目的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。多输入单输出(MISO)是指模型具有多个输入变量和单个输出变量。在本资源中，该方法被应用于对未来数据的预测，输入数据通常由多个特征组成，而模型仅预测一个目标值。 5. 参数优化: 在机器学习和数据分析中，参数优化是通过调整模型参数以获得最优性能的过程。这里提到的参数包括权值（weights）和阈值（thresholds），它们直接影响模型对数据的拟合程度。在本资源中，INFO-ELM向量加权算法正是通过优化这些参数来提升预测准确率。 6. Excel数据处理: Excel是一种常用的电子表格软件，支持各种数据的输入、处理和输出。资源中提到自带数据为excel格式，说明在数据预处理阶段可能使用了Excel工具来整理数据，然后将这些数据导入到MATLAB环境中。 7. 结果输出和评估指标: 本资源中，模型在训练集和测试集上的性能通过几种统计指标来评估，包括R平方（R²）、平均绝对误差（MAE）和平均偏差误差（MBE）。这些指标用于衡量回归模型的拟合度和预测准确性。 - R2（R平方）用于衡量模型能够解释的响应变量变异性的比例。接近1表示模型能够很好地解释变量。 - MAE（平均绝对误差）是预测值与实际值差的绝对值的平均数，反映了模型预测的平均误差大小。 - MBE（平均偏差误差）是指所有预测误差的平均值，它能够反映出预测值与实际值之间偏大或偏小的趋势。 综上所述，本资源提供了一套完整的MATLAB源码和数据集，不仅详细介绍了如何使用INFO-ELM向量加权算法来优化极限学习机进行多输入单输出回归预测，还包括了模型参数优化、数据处理和结果评估的全过程。通过实际数据的测试，验证了算法的有效性并给出了相应的性能指标。这为相关领域的研究者和工程师提供了宝贵的学习和实践资源。