资源简介
将整个数据集中的103个样本随机划分为训练集与测试集,其中训练集包含80样本,测试集包含23个样本;建立极限学习机模型,并训练;利用训练好的极限学习机模型对测试集中的23个样本进行预测;输出结果并绘图(真实值与预测值对比图)
代码片段和文件信息
function Y = elmpredict(PIWBLWTFTYPE)
% ELMPREDICT Simulate a Extreme Learning Machine
% Syntax
% Y = elmtrain(PIWBLWTFTYPE)
% Description
% Input
% P - Input Matrix of Training Set (R*Q)
% IW - Input Weight Matrix (N*R)
% B - Bias Matrix (N*1)
% LW - layer Weight Matrix (N*S)
% TF - Transfer Function:
% ‘sig‘ for Sigmoidal function (default)
% ‘sin‘ for Sine function
% ‘hardlim‘ for Hardlim function
% TYPE - Regression (0default) or Classification (1)
% Output
% Y - Simulate Output Matrix (S*Q)
% Example
% Regression:
% [IWBLWTFTYPE] = elmtrain(PT20‘sig‘0)
% Y = elmtrain(PIWBLWTFTYPE)
% Classification
% [IWBLWTFTYPE] = elmtrain(PT20‘sig‘1)
% Y = elmtrain(PIWBLWTFTYPE)
% See also ELMTRAIN
% Yu Lei11
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2016-03-25 21:46 elmtrain\
文件 2286 2010-11-04 20:07 elmtrain\concrete_data.mat
文件 1450 2015-09-26 09:01 elmtrain\elmpredict.m
文件 1752 2010-11-07 15:23 elmtrain\elmtrain.m
文件 1353 2015-11-28 12:10 elmtrain\main_concrete.m
文件 733 2016-03-25 21:47 elmtrain\说明.txt
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