MATLAB实现双向极限学习机(B-ELMY)回归模型

资 源 简 介

本项目提供基于双向极限学习机(B-ELMY)算法的MATLAB回归模型实现。通过优化前向与后向两阶段学习过程，结合随机特征映射和权重更新策略，显著提升预测精度与稳定性，适用于复杂数据回归任务。

详 情 说 明

B-ELMY 双向极限学习机回归模型

项目介绍

本项目实现了基于双向极限学习机（Bidirectional Extreme Learning Machine, B-ELMY）算法的数据回归模型。该模型通过创新的双向学习机制，结合前向传播与后向优化的双层映射结构，显著提升了回归预测的精度和稳定性。利用随机特征映射技术和正则化权重更新策略，能够有效处理复杂的非线性回归问题。

功能特性

• 双向网络架构：采用前向和后向两阶段学习过程，实现更全面的特征学习
• 随机特征映射：基于极限学习机原理，随机生成隐藏层节点参数
• 正则化优化：引入正则化项防止过拟合，提升模型泛化能力
• 高效权重更新：优化权重计算算法，确保快速收敛和稳定性能
• 多评估指标：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）等回归性能评估

使用方法

数据准备

• 训练集：特征矩阵 X（N×D 维度），标签向量 Y（N×1 维度）
• 测试集：特征矩阵 X_test（与训练集相同格式）
• 可选参数：隐藏层节点数、正则化系数、激活函数类型等

模型训练与预测

% 设置模型参数 hidden_neurons = 100; % 隐藏层节点数 lambda = 0.001; % 正则化系数 activation = 'sigmoid'; % 激活函数

% 训练模型并预测 [Y_pred, model_weights, metrics] = main(X, Y, X_test, hidden_neurons, lambda, activation);

输出结果

• 模型权重：包含前向权重和后向权重的参数结构
• 预测结果：测试集对应的连续数值预测向量 Y_pred
• 性能评估：MSE、R²等回归评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：取决于数据规模，推荐4GB以上

文件说明

主程序文件实现了完整的双向极限学习机回归流程，包含模型初始化、前向随机特征映射、后向权重优化、正则化参数计算、预测结果生成以及性能评估等核心功能。该文件整合了数据预处理、模型训练、预测评估的全套操作，为用户提供一站式的回归分析解决方案。