基于极限学习机 （ELM） 进行正弦波预测（Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

极限学机(Extreme Learning Machine,ELM )神经网络模型与其他方法相比,极限学习机只需设置隐层神经元的数目,通过求解方程β得到唯一的最优解。ELM神经网络模型如图1所示。         
                     

📚2 运行结果

 部分代码：

%%%%%%%%%%% Load training dataset
train_data=TrainingData_File;
T=train_data(:,1)';
P=train_data(:,2:size(train_data,2))';
clear train_data;                                   %   Release raw training data array

%%%%%%%%%%% Load testing dataset
test_data=TestingData_File;
TV.T=test_data(:,1)';
TV.P=test_data(:,2:size(test_data,2))';
clear test_data;                                    %   Release raw testing data array

NumberofTrainingData=size(P,2);
NumberofTestingData=size(TV.P,2);
NumberofInputNeurons=size(P,1);

if Elm_Type~=REGRESSION
    %%%%%%%%%%%% Preprocessing the data of classification
    sorted_target=sort(cat(2,T,TV.T),2);
    label=zeros(1,1);                               %   Find and save in 'label' class label from training and testing data sets
    label(1,1)=sorted_target(1,1);
    j=1;
    for i = 2:(NumberofTrainingData+NumberofTestingData)
        if sorted_target(1,i) ~= label(1,j)
            j=j+1;
            label(1,j) = sorted_target(1,i);
        end
    end
    number_class=j;
    NumberofOutputNeurons=number_class;
       
    %%%%%%%%%% Processing the targets of training
    temp_T=zeros(NumberofOutputNeurons, NumberofTrainingData);
    for i = 1:NumberofTrainingData
        for j = 1:number_class
            if label(1,j) == T(1,i)
                break; 
            end
        end
        temp_T(j,i)=1;
    end
    T=temp_T*2-1;

    %%%%%%%%%% Processing the targets of testing
    temp_TV_T=zeros(NumberofOutputNeurons, NumberofTestingData);
    for i = 1:NumberofTestingData
        for j = 1:number_class
            if label(1,j) == TV.T(1,i)
                break; 
            end
        end
        temp_TV_T(j,i)=1;
    end
    TV.T=temp_TV_T*2-1;

end                                                 %   end if of Elm_Type

%%%%%%%%%%% Calculate weights & biases
start_time_train=cputime;

%%%%%%%%%%% Random generate input weights InputWeight (w_i) and biases BiasofHiddenNeurons (b_i) of hidden neurons
InputWeight=rand(NumberofHiddenNeurons,NumberofInputNeurons)*2-1;
BiasofHiddenNeurons=rand(NumberofHiddenNeurons,1);
tempH=InputWeight*P;
clear P;                                            %   Release input of training data 
ind=ones(1,NumberofTrainingData);
BiasMatrix=BiasofHiddenNeurons(:,ind);              %   Extend the bias matrix BiasofHiddenNeurons to match the demention of H
tempH=tempH+BiasMatrix;

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]田艳丰,王顺,王哲,刘洋,邢作霞.基于粒子群算法改进极限学习机的风电功率短期预测[J].电器与能效管理技术,2022(3):39-4476

[2]商立群,李洪波,侯亚东,黄辰浩,张建涛.基于特征选择和优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].西安交通大学学报,2022,56(4):165-175

[3]Apdullah YAYIK (2022). Sine wave learning with Extreme Learning Machine (MWE) 

🌈4 Matlab代码实现