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这段MATLAB代码实现了使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行回归的过程。下面是代码的主要功能和步骤的解释:! D) Z( b M/ Q
L# M+ u5 t1 Z# G
1.数据加载和划分:
- D/ Z) i$ S% X3 R
2 j, O% Z+ I1 {3 g; w& [8 Y2.通过加载 spectra_data.mat 文件获取NIR(近红外光谱)和辛烷值数据。0 h6 E1 |+ p( A$ ^. M5 V
3.随机将数据集分为训练集和测试集,其中训练集有50个样本,测试集有10个样本。- load spectra_data.mat/ A' y$ L3 B4 w; F I/ F$ h9 e
% ]3 C' J' e& c# m/ z' n1 R' `- temp = randperm(size(NIR,1));
9 n: j. N3 T: M, h- k8 @4 I - ( v! ?$ q' k2 i C. {3 }
- P_train = NIR(temp(1:50),:)';% W! z; {6 \\" A* w2 ~
$ A# _! E, c6 ]: X/ H! L- T_train = octane(temp(1:50),:)';6 c2 X3 j# Q _) ]8 s b
- ! y4 b6 B p5 A K! t8 S
- P_test = NIR(temp(51:end),:)';
$ [4 @1 t0 Z( a* q4 {2 h - # _/ |\" Y3 u$ T2 F& j$ K2 x
- T_test = octane(temp(51:end),:)';
$ F6 F0 \- c+ ]
H4 a* _# Z1 V& C8 Y, ~3 A# l- N = size(P_test,2);
复制代码 4.数据归一化:+ j6 O4 p( E5 P8 n" H! t
+ X3 h& L/ w" l! r1 Q3 a- Y
5.对训练集和测试集的输入和输出进行归一化。- [Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
\" h' ]+ r8 I7 z9 ?$ E- X - 7 b6 x+ L8 F2 V; o\" P# s6 e8 E
- Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
* j3 o, q! G0 @. q6 g3 h
7 b ~5 {6 K9 l5 t5 t2 R, k- [Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);
) @$ [8 Y\" z# ^# U8 N+ W7 N3 } - * u# T U) w7 v\" w
- Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);
复制代码 6.ELM模型创建/训练:
5 h$ X" Z2 j |; o Y e* B
+ @( x! m6 Z# }! P% p7 t4 E J, T0 t- t, w4 f6 [
7.使用 elmtrain 函数创建并训练ELM模型。该模型有30个隐含层神经元,激活函数为sigmoid函数。- [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(Pn_train,Tn_train,30,'sig',0);
复制代码 8.ELM模型仿真测试:
; t& C; c5 f+ z0 J& [( \! @9.使用 elmpredict 函数对测试集进行仿真测试,得到预测结果。- tn_sim = elmpredict(Pn_test,IW,B,LW,TF,TYPE);4 z0 c+ S# A\" [
- 4 Y3 ]$ Q9 C4 Z; D2 j
- T_sim = mapminmax('reverse',tn_sim,outputps);
复制代码 10.结果评估:
. d9 M* N9 l3 l9 _1 y11.将真实值和预测值组合成一个矩阵 result。
; ]3 g, Q- i% b- N1 T12.计算均方误差(MSE)和决定系数(R^2)。- result = [T_test' T_sim']; J, \9 F. Y7 v4 i1 l$ |
- ( r8 F7 o+ n- ]7 W9 O: L# H
- E = mse(T_sim - T_test);
- @5 v% q9 O1 F3 r8 Y* i
9 u/ q. e) S1 g# q& k* a- Z- N = length(T_test);
\" H4 Q W- ?/ a* q! W - 4 X2 g' B3 e0 S
- R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));
复制代码 13.结果可视化:/ J) |! W5 Q& x0 {: D3 H. F# @0 H
14.绘制真实值和预测值的对比图。. X4 r; z+ Y' l4 b1 S9 E
15.在图标题中显示均方误差(MSE)和决定系数(R^2)。- figure(1)
7 N# O8 b' p: a3 u1 H& H2 y8 P0 {- K - ' k5 S; d8 E- l' O! m2 d
- plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim,'b:o') M. \$ i7 x+ G. c7 @ q0 t
' i4 C- p z, ^6 B* _0 r# B- grid on/ g, I% K6 U6 G3 p( U# j
- ; N; y' J6 h7 e( I4 r% r* o
- legend('真实值','预测值')# K, ~\" s4 ]8 u
- . S! l7 ^1 \. O
- xlabel('样本编号')
; s2 \% Z3 {& O; E8 P - 3 K+ W( \$ [5 M; Q- q4 o
- ylabel('辛烷值')
3 `1 \- z# K7 q
) I3 }6 b& W9 w& c. u- string = {'测试集辛烷值含量预测结果对比(ELM)';['(mse = ' num2str(E) ' R^2 = ' num2str(R2) ')']};4 Q/ v. u, @2 |' I) A
- / Z/ N$ i. R% g% P\" Z6 |
- title(string)
复制代码 综合而言,这段代码通过ELM模型对近红外光谱数据进行回归预测,并通过图表展示了预测结果的准确性。% N! K0 ^0 Z* V# n8 a7 U! \+ N
1 a5 i3 Z& `! g+ Z5 R
. ]8 B4 v# I5 X A! |5 n T6 L
; @) r0 T( j. b% L1 y% ~ |
zan
|