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2026/4/18 8:06:13 网站建设 项目流程
网站搭建技术方案,网站建设合同书注意事项,网站怎么建设dw,成都网站建设价格表基于DELM深度极限学习机的回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序#xff0c;可以读取EXCEL数据#xff0c;使用换自己数据集。 很方便#xff0c;初学者容易上手。最近在折腾回归预测模型#xff0c;发现DELM#xff08;深度极限学习机#xff09;用起来还挺…基于DELM深度极限学习机的回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序可以读取EXCEL数据使用换自己数据集。 很方便初学者容易上手。最近在折腾回归预测模型发现DELM深度极限学习机用起来还挺顺手。今天手把手带大家撸个能直接跑通的MATLAB代码数据直接从Excel读取换数据集只要改个文件名就行。老规矩先上效果图——实际值和预测值的对比曲线看起来还像那么回事儿哈。这里假设有对比图先说数据准备咱们直接把数据扔Excel里整理好。比如前几列是特征最后一列是目标值这样代码不用大改就能适配大部分数据集。上硬货看代码% 数据读取把your_data.xlsx换成自己的文件 data xlsread(your_data.xlsx); % 随机打乱数据顺序避免规律性干扰 data data(randperm(size(data,1)),:); % 前N-1列作为输入最后一列作为输出 input data(:,1:end-1); output data(:,end);数据预处理这块有个坑要注意不同量纲的特征记得做归一化。代码里用了mapminmax函数原理就是把数据压到[-1,1]之间% 数据归一化 [inputn, inputps] mapminmax(input); [outputn, outputps] mapminmax(output);接下来是模型的核心架构。DELM本质上是个多层前馈网络这里设了三个隐含层每层节点数分别是10、8、6。这个结构可以自己魔改新手建议先别动层数% 网络结构设置 hidden_layers [10, 8, 6]; % 三个隐藏层 activation_func {sig,sig,sig}; % 各层激活函数训练阶段DELM的特点是逐层训练每层用极限学习机的思想初始化权重。看这段核心代码% 逐层训练 for i 1:length(hidden_layers) if i 1 H inputn; end % 随机生成输入权重核心操作 W rand(size(H,1), hidden_layers(i))*2-1; % 计算隐藏层输出 H elm_activation(W*H, activation_func{i}); end % 最后用伪逆计算输出权重 beta pinv(H) * outputn;这里有个自定义的激活函数处理函数支持不同激活函数切换。代码文件里记得要加上这个function H elm_activation(X, func_type) switch func_type case sig H 1./(1exp(-X)); case sin H sin(X); % 可以继续加其他激活函数 end end预测部分要注意反归一化操作把数据还原回原始量纲% 预测结果反归一化 predict_value mapminmax(reverse, H*beta, outputps);实测发现几个调参要点数据量少于1000条时隐藏层节点别超过20个否则容易过拟合激活函数前两层用sigmoid效果稳定最后一层可以试试tanh输入特征如果超过20个建议先用PCA降维最后来个主程序完整调用示例% 主程序示例 [data_train, data_test] split_data(data, 0.8); % 自己写个数据拆分函数 model delm_train(data_train); predict delm_predict(model, data_test); plot_compare(predict, data_test(:,end)); % 画对比曲线这个代码框架最大的优势是改数据方便把Excel文件替换成自己的数据调整输入输出列的索引就能跑起来。遇到过不去的坎儿重点检查数据里有没有NaN或者非数值内容这些会导致归一化爆炸。

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