基于MATLAB的极限学习机ELM的数据回归预测方法应用

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。

1.项目背景

在当今的数据驱动时代，准确且高效的预测模型对于解决复杂问题至关重要。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为一种新兴的单隐层前馈神经网络算法，因其快速的学习速度和良好的泛化性能而受到广泛关注。ELM不需要调整网络的输入权重和隐含层偏差，只需设置网络结构参数即可一次性确定输出权重，极大地简化了训练过程并减少了计算成本。本项目旨在探索基于MATLAB实现的ELM在数据回归预测中的应用潜力。通过利用ELM处理实际数据集，如环境监测、金融市场预测等领域，我们希望验证其在不同场景下的有效性与可靠性，并为相关领域的研究人员提供一种新的高效建模工具。此外，该项目还将探讨如何优化ELM的参数配置以进一步提升模型性能，从而推动ELM技术在更多实际问题中的广泛应用。  

本项目实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据回归预测方法应用。                

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 查看数据

使用head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看与描述统计

使用summary()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：   

4.探索性数据分析

4.1 因变量分布直方图

用histogram()方法绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。  

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下： 

6.构建极限学习机ELM回归模型   

主要实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据回归预测方法应用，用于目标回归。            

6.1 构建模型 

7.模型评估

7.1评估指标及结果  

评估指标主要均方根误差等等。

从上表可以看出，均方根误差为31.59，说明模型效果较好。      

关键代码如下：       

8.结论与展望  

综上所述，实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据回归预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。