回归预测 | MATLAB基于DBN-ELM深度置信网络融合极限学习机多输入单输出回归预测

基本介绍
一、DBN与ELM的基本原理
深度置信网络（DBN）
定义：DBN是一种由多个堆叠的限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成的神经网络模型，通过逐层无监督训练，DBN可以学习到数据的高阶特征表示。
特点：
无监督学习：DBN采用逐层贪婪算法进行无监督预训练，有效避免局部最优解，并加快训练速度。
特征提取能力：能够学习到数据中深层次的抽象特征，适用于处理高维、非线性数据。
训练复杂性：训练过程相对复杂，计算成本较高，且参数选择对模型性能影响较大。
极限学习机（ELM）
定义：ELM是一种单层前馈神经网络，其随机初始化隐藏层的权重和偏置，然后通过最小二乘法来求解输出层的权重。
特点：
快速训练：具有极快的训练速度，避免了传统神经网络中复杂的迭代训练过程。
良好泛化：具有良好的泛化性能，能够在未知数据上进行准确预测。
单隐层结构：单隐层结构限制了其对复杂非线性问题的表达能力，在处理高维、复杂数据时性能可能受限。
二、DBN-ELM模型构建
核心思想：将DBN用于特征提取，ELM用于回归预测。DBN学习到的高级特征可以有效提高ELM的预测精度，而ELM的快速训练过程则可以减少整个模型的训练时间。
构建步骤：
数据预处理：对原始数据进行标准化或归一化处理，以提高模型的训练效率和泛化性能。
DBN特征提取：利用DBN对输入数据进行特征提取，将高维输入数据映射到低维特征空间。DBN的预训练过程可以有效学习数据的非线性特征，提取出更具代表性的特征向量。
ELM回归预测：将DBN提取的特征作为输入，利用ELM进行回归预测。ELM的快速训练过程可以快速获得模型参数，并避免了复杂的反向传播过程。
模型优化：通过调整DBN和ELM的参数（如DBN的层数、隐层神经元数量以及ELM的隐层神经元数量和激活函数），优化模型的预测精度。可以使用交叉验证等方法选择最佳参数组合。

程序设计
1.Matlab实现DBN-ELM深度置信网络融合极限学习机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出对比图、误差图，运行环境Matlab2023b及以上。