目錄測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例 4項(xiàng)目背景介紹 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 5提升回歸預(yù)測精度 5優(yōu)化模型訓(xùn)練效率 實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合 5 5 5 5 5項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6 6 6 6 6 6 6預(yù)測輸出單一的非線性映射難題 6項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 7 7 7 7動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化機(jī)制 7 7結(jié)合無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào) 7快速回歸預(yù)測能力 7項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 8智能制造系統(tǒng)預(yù)測控制 8環(huán)境監(jiān)測與氣象預(yù)測 8 8醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析 8智能交通流量預(yù)測 8能源管理與負(fù)載預(yù)測 8 8項(xiàng)目效果預(yù)測圖程序設(shè)計(jì)及代碼示例 9項(xiàng)目模型架構(gòu) 1項(xiàng)目模型描述及代碼示例 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊 6.預(yù)測與反歸一化 項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 參數(shù)選擇與調(diào)優(yōu) 過擬合風(fēng)險(xiǎn)防控 計(jì)算資源與效率 代碼模塊化設(shè)計(jì) 結(jié)果驗(yàn)證與評(píng)估全面 輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理嚴(yán)格 適應(yīng)性擴(kuò)展設(shè)計(jì) 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 安全性與用戶隱私 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 20 20項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 20 20模型自動(dòng)調(diào)參與元學(xué)習(xí) 20集成更多深度學(xué)習(xí)架構(gòu) 20 20 20大規(guī)模分布式訓(xùn)練與推理 21跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合能力提升 21 21 21項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 21 2 22清空環(huán)境變量 關(guān)閉報(bào)警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 22清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 22配置GPU加速 23 23數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能，以便用戶管理數(shù)據(jù)集 文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測和處理功能) 24數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 特征提取與序列創(chuàng)建 劃分訓(xùn)練集和測試集 27第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 第四階段：模型預(yù)測及性能評(píng)估 評(píng)估模型在測試集上的性能(用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測) 29 29設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 設(shè)計(jì)繪制殘差圖 設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 第五階段：精美GUI界面 精美GUI界面 結(jié)果顯示模塊 實(shí)時(shí)更新 文件選擇回顯 動(dòng)態(tài)調(diào)整布局 防止過擬合 超參數(shù)調(diào)整 增加數(shù)據(jù)集 MATLAB實(shí)現(xiàn)基于DBN-ELM深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)融合極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹 網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。結(jié)合DBN與ELM的優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)特征提取與快速回歸預(yù)測的有效融在多輸入單輸出回歸預(yù)測場景中，如工業(yè)過程控制、MATLAB作為科學(xué)計(jì)算和算法開發(fā)的主流平臺(tái)，提供了豐富的矩陣運(yùn)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和項(xiàng)目目標(biāo)與意義通過結(jié)合DBN的深層特征提取能力和ELM的快速擬合能力，實(shí)現(xiàn)多輸入變量對(duì)單輸出目標(biāo)的高精度回歸預(yù)測，突破傳統(tǒng)模型在復(fù)雜非線性數(shù)據(jù)處理中的瓶頸。利用DBN無監(jiān)督逐層預(yù)訓(xùn)練減少參數(shù)搜索空間，再由ELM進(jìn)行快速回歸訓(xùn)練，顯著縮短模型整體訓(xùn)練時(shí)間，滿足實(shí)際應(yīng)用中快速響應(yīng)的需求。針對(duì)多輸入特征維度大、來源多樣的問題，構(gòu)建統(tǒng)一的深度特征表示，有效融合不同數(shù)據(jù)源信息，提升模型的綜合判別能力和穩(wěn)定性。探索DBN與ELM的高效結(jié)合模式，創(chuàng)新性地融合深度生成模型與極限學(xué)習(xí)機(jī)，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在實(shí)際工程回歸任務(wù)中的突破。開發(fā)一套基于MATLAB環(huán)境的DBN-ELM回歸預(yù)測框架，豐富MATLAB深度學(xué)習(xí)工具鏈，促進(jìn)科研和工業(yè)界對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的理解和使用。為智能制造、環(huán)境監(jiān)測、金融分析等行業(yè)提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測工具，提升系統(tǒng)預(yù)測準(zhǔn)確度和決策智能化水平，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的非線性、多維輸入輸出特征，驗(yàn)證DBN-ELM模型的適用性和優(yōu)勢，為復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模提供新的思路和技術(shù)手段。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案高維輸入數(shù)據(jù)存在冗余和噪聲，直接建模難以捕捉有效特征。采用DBN逐層無監(jiān)督訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)特征降維和抽象表示，有效過濾冗余，增強(qiáng)輸入特征表達(dá)能力。深層網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練往往需要較長時(shí)間且易陷入局部最優(yōu)。結(jié)合貪婪層訓(xùn)練和微調(diào)策略，采用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率和正則化方法提升訓(xùn)練效率和模型穩(wěn)定性。ELM隱藏層參數(shù)隨機(jī)生成，部分情況下模型泛化能力不穩(wěn)定。引入交叉驗(yàn)證和集成學(xué)習(xí)方法，篩選最優(yōu)參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升預(yù)測準(zhǔn)確率和魯棒性。多源輸入數(shù)據(jù)分布不均，特征尺度差異大，影響融合效果。通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化預(yù)處理，同時(shí)利用DBN的層次化特征抽取實(shí)現(xiàn)有效統(tǒng)一融合。深度模型參數(shù)眾多，數(shù)據(jù)量不足時(shí)容易過擬合。采用dropout、早停等正則化技術(shù)，結(jié)合訓(xùn)練集和驗(yàn)證集動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練過程，提升模型泛化能力。DBN與ELM融合涉及多步復(fù)雜算法，編程實(shí)現(xiàn)難度大。模塊化設(shè)計(jì)代碼結(jié)構(gòu)，分離預(yù)訓(xùn)練、特征提取和回歸訓(xùn)練部分，方便調(diào)試和性能優(yōu)化。多輸入映射到單一輸出存在高度非線性和復(fù)雜關(guān)系。利用DBN深層特征捕捉輸入內(nèi)在規(guī)律，結(jié)合ELM的快速擬合能力，實(shí)現(xiàn)非線性回歸的高效解決。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新結(jié)合DBN深層無監(jiān)督特征提取與ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)快速訓(xùn)練的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜回歸問題的高效建模，創(chuàng)新性地融合兩種方法，提升預(yù)測性能和效率。針對(duì)多輸入多維數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適合回歸任務(wù)的深層特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多維信息的有效壓縮和表示，突破傳統(tǒng)單層模型的局限?；贛ATLAB環(huán)境，完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理、DBN訓(xùn)練、ELM回歸到結(jié)果可視化的完整流程，增強(qiáng)模型實(shí)現(xiàn)的可復(fù)現(xiàn)性和工程應(yīng)用的可推廣性。設(shè)計(jì)自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機(jī)制，包括DBN層數(shù)、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、ELM隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)等，通過交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提升模型的穩(wěn)定性和泛化能力。DBN多層結(jié)構(gòu)具備強(qiáng)大的特征抽象能力，能對(duì)來自不同傳感器或來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和統(tǒng)一處理，提高了模型面對(duì)復(fù)雜輸入數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。先用無監(jiān)督學(xué)習(xí)有效初始化模型權(quán)重，再用有監(jiān)督回歸微調(diào)，提高訓(xùn)練效率的同時(shí)避免梯度消失，確保深層模型能有效表達(dá)數(shù)據(jù)特征。ELM極快的訓(xùn)練速度極大縮短模型迭代時(shí)間，使整個(gè)系統(tǒng)在保證預(yù)測精度的基礎(chǔ)上能滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)需求。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域針對(duì)制造業(yè)中的多參數(shù)監(jiān)控與預(yù)測，基于DBN-ELM模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測、產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和過程優(yōu)化，提升生產(chǎn)自動(dòng)化和智能化水平。利用多源環(huán)境數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、污染物濃度等，預(yù)測單一環(huán)境指標(biāo)變化趨勢，為環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害預(yù)警提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)支撐。針對(duì)金融市場多因子影響，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和價(jià)格預(yù)測，提高金融投資決策的科學(xué)性和風(fēng)險(xiǎn)控制能力，促進(jìn)金融市場健康穩(wěn)定發(fā)展。基于多項(xiàng)生理指標(biāo)預(yù)測單一健康狀態(tài)或疾病風(fēng)險(xiǎn)，輔助醫(yī)生診斷與治療，推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療和健康管理。融合多路傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，優(yōu)化交通調(diào)度，緩解擁堵，提升城市交通運(yùn)行效率。對(duì)電網(wǎng)或其他能源系統(tǒng)中的多項(xiàng)輸入數(shù)據(jù)建模，預(yù)測能源負(fù)載峰值，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度和節(jié)能減排目標(biāo)。綜合氣象、土壤、作物生長等多輸入數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和環(huán)境變化，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。項(xiàng)目效果預(yù)測圖程序設(shè)計(jì)及代碼示例復(fù)制%多輸入單輸出回歸預(yù)測基于DBN-ELM模型的實(shí)現(xiàn)示例%1.數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理data=load('multi_input_data.mat');%數(shù)據(jù)格式：inputs[NX=data.inputs;%多輸入特征矩陣Y=data.targets;%單輸出目標(biāo)向量%標(biāo)準(zhǔn)化輸入和輸出%2.DBN結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置num_layers=3;%DBN層數(shù)hidden_units=[100,80,50];%每層隱含單元數(shù)max_epoch_rbm=50;%RBM預(yù)訓(xùn)練最大迭代數(shù)%3.DBN逐層無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練函數(shù)functiondbn=pretrainDBN(X,num_layers,hidden_units,max_epocrbm=trainRBM(data,hidden_units(i),max_epoch,lr);data=sigmoid(bsxfun(@plus,data*rbm.W,rbm.bh’));%4.RBM訓(xùn)練函數(shù)(簡化實(shí)現(xiàn))functionrbm=trainRBM(data,num_hidden,max_epoch,1r)W=0.1*randn(num_visible,num_h%正向傳播pos_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,data*W,bh)pos_assoc=data'*pos_hidden_probs;%采樣隱層pos_hidden_states=pos_hidden_probs>rand(size(pos_hidden_probneg_visible_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,pos_hidden_states*neg_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,neg_visible_probs*W,bh));neg_assoc=neg_visible_probs’*neg_hidden_probs;%更新權(quán)重和偏置bh=bh+lr*mean(pos_hidden_probs-neg_hidden_probs);%Sigmoid激活函數(shù)functiony=sigmoid(x)%5.DBN特征提取dbn=pretrainDBN(X_norm,num_layers,hidden_units,max_epoch_rbm,fori=1:numfeat=sigmoid(bsxfun(@plus,feat*rbm.W,rbm.bh'));%6.ELM回歸訓(xùn)練%隨機(jī)生成ELM隱藏層參數(shù)W_elm=randn(input_dim_elm,num_hidden_elm);b_elm=randn(1,num_hiddeH=sigmoid(bsxfun(@plus,feat*W_elm%計(jì)算輸出權(quán)重betabeta=pinv(H)*Y_no%7.預(yù)測與結(jié)果還原Y_pred=Y_pred_norm*sigma_Y+mu_Y;mse=mean((Y_pred-Y).^2);fprintf('預(yù)測均方誤差MSE:%.4f\n',mse);plot(1:length(Y),Y,'b-','LineWidth',1.5);holdon;plot(1:length(Y_pred),Y_pred,'r--','LineWidth',1xlabel('樣本序號(hào)’);ylabel('預(yù)測目標(biāo)’);title('基于DBN-ELM的多輸入單輸出回歸預(yù)測效果’);項(xiàng)目模型架構(gòu)項(xiàng)目模型描述及代碼示例復(fù)制X=data.inputs;%原始多輸入特征矩陣%加載多輸入數(shù)據(jù)矩陣Y=data.targets;%單輸出目標(biāo)向量%加載對(duì)應(yīng)輸出目標(biāo)[X_norm,mu_X,sigma_X]=zscore(X);%對(duì)輸入特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理%均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化[Y_norm,mu_Y,sigma_Y]=zscore(Y);%對(duì)輸出目標(biāo)做同樣處理%統(tǒng)一尺度方便訓(xùn)練復(fù)制[N,num_visible]=size(data);%獲取數(shù)據(jù)樣本數(shù)和輸入維度W=0.1*randn(num_visible,num_hidden);%初始化權(quán)重，均值0方差0.1的高斯隨機(jī)數(shù)bv=zeros(1,num_visible);%初始化可見層偏置為0bh=zeros(1,num_hidden);%初始化隱含層偏置為0pos_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,data*W,bh));%計(jì)pos_assoc=data’*pos_hidden_probs;%計(jì)算rand(size(pos_hidden_probs)neg_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,neg_visible_probs*W,關(guān)聯(lián)W=W+lr*((pos_assocbv=bv+lr*mean(data-neg_visible_probs);%更新可見層偏置bh=bh+lr*mean(pos_hidden_probs-neg_hidden_probs);%更新隱含層偏置rbm.W=W;%返回訓(xùn)練好的權(quán)重矩陣rbm.bv=bv;%返回可見層偏置rbm.bh=bh;%返回隱含層偏置y=1./(1+exp(-x));%Sigmoid激活函數(shù)計(jì)算3.DBN逐層堆疊預(yù)訓(xùn)練functiondbn=pretrainDBN(X,num_layers,hidden_units,max_epocrbm=trainRBM(data,hidden_units(i),max_epoch,lr);%訓(xùn)練第dbn{i}=rbm;%保存該層模型參數(shù)層激活作為下一層輸入復(fù)制dbnfeat=sigmoid(bsxfun(@plus,feat*rbm.W,rbm.bh'));%逐層提取深復(fù)制num_hidden_elm=100;%隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定input_dim_elm=size(feat,2);%輸入b_elm=randn(1,num_hidden_elm);%隨機(jī)生成ELM隱藏層偏置H=sigmoid(bsxfun(@plus,featbeta=pinv(H)*Y_norm;%計(jì)算輸出層權(quán)重，Moore-P6.預(yù)測與反歸一化復(fù)制Y_pred_norm=H*beta;%ELM預(yù)測輸出，歸一化值Y_pred=Y_pred_norm*sigma_Y+mu_Y;%反歸一化還原真實(shí)尺度復(fù)制數(shù)據(jù)輸入(多輸入特征X,單輸出目標(biāo)Y)數(shù)據(jù)預(yù)處理(歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化)LayerN:RBM訓(xùn)練，最終深層特征表示特征映射(深層特征作為ELM輸入)一隨機(jī)生成隱藏層參數(shù)計(jì)算隱藏層激活矩陣HL_求解輸出層權(quán)重β預(yù)測輸出結(jié)果反歸一化(還原真實(shí)尺度)性能評(píng)估(MSE,MAE等)項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明/DBN_ELM_Regression_Pro/data/%存放訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)文件multi_input_data.mat%多輸入單輸processing/%數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊data_normalization./dbn/%深度置信網(wǎng)絡(luò)模塊feature_extraction.m%DBN特征提取代碼明%極限學(xué)習(xí)機(jī)模塊%ELM訓(xùn)練及輸出權(quán)重計(jì)算%ELM預(yù)測函數(shù)%結(jié)果評(píng)估模塊%結(jié)果可視化模塊%預(yù)測與真實(shí)值對(duì)比繪圖代碼%主程序入口，協(xié)調(diào)各模塊流程%項(xiàng)目說明文檔，包含使用說明及模型說·/dbn/:實(shí)現(xiàn)RBM訓(xùn)練及多層DBN預(yù)訓(xùn)練和特征提取的核心代碼。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制參數(shù)選擇與調(diào)優(yōu)深度模型容易過擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，影響實(shí)際應(yīng)用效果。結(jié)合正則化方法(如權(quán)重衰減、dropout)、早停策略和增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，提升模型的泛化能力，保證在未見樣本上的穩(wěn)健表現(xiàn)。DBN逐層訓(xùn)練計(jì)算量較大，ELM訓(xùn)練雖快，但整體項(xiàng)目需合理安排計(jì)算流程和批量大小，優(yōu)化代碼實(shí)現(xiàn)(矩陣運(yùn)算矢量化),保證在有限硬件資源上高效運(yùn)行。復(fù)雜深度模型難以直觀理解，需加強(qiáng)對(duì)特征提取層及ELM權(quán)重的分析，提供合理的模型解釋與診斷手段，便于后期優(yōu)化和維護(hù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋預(yù)測任務(wù)中所有可能的輸入變化范圍，避免模型對(duì)新環(huán)境或極端數(shù)據(jù)失效，確保模型具備良好的適應(yīng)性和魯棒性。實(shí)現(xiàn)過程中注意代碼模塊的獨(dú)立性和復(fù)用性，方便維護(hù)、測試和升級(jí)，減少耦合度，提升項(xiàng)目整體質(zhì)量和開發(fā)效率。采用多指標(biāo)評(píng)估模型預(yù)測性能，包括均方誤差、平均絕對(duì)誤差、決定系數(shù)等，全面評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求調(diào)整優(yōu)化方向。確保所有輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過一致且科學(xué)的預(yù)處理，避免因尺度差異、噪聲和異常值導(dǎo)致模型性能下降，保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。模型架構(gòu)應(yīng)考慮未來擴(kuò)展，如多輸出預(yù)測、在線學(xué)習(xí)等功能，保證項(xiàng)目具備良好的靈活性和擴(kuò)展?jié)摿?，滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。項(xiàng)目部署與應(yīng)用基于DBN-ELM融合模型的系統(tǒng)架構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì)，分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、模型推理層和應(yīng)用展示層。數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)多源多維數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與傳輸，保證數(shù)據(jù)完整性和時(shí)效性。數(shù)據(jù)處理層包含預(yù)處理模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、歸一化和格式轉(zhuǎn)換，為模型輸入提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。模型推理層部署經(jīng)過訓(xùn)練優(yōu)化的DBN-ELM模型，支持批量及在線預(yù)測請(qǐng)求，保障模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。應(yīng)用展示層通過可視化界面提供預(yù)測結(jié)果、指標(biāo)分析和歷史數(shù)據(jù)查詢，方便用戶決策支持和結(jié)果驗(yàn)證。選用高性能服務(wù)器或云計(jì)算平臺(tái)，配備NVIDIAGPU(如Tesla系列)以支持DBN深度網(wǎng)絡(luò)的加速訓(xùn)練和推理。MATLABRuntime環(huán)境集成部署，保證MATLAB開發(fā)模型的高效運(yùn)行。系統(tǒng)預(yù)裝必要的深度學(xué)習(xí)庫及優(yōu)化工具箱，配置合適的網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲(chǔ)資源，滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理及海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。采用MAT文件保存訓(xùn)練完成的DBN及ELM模型參數(shù)，利用MATLAB高效加載接口，快速恢復(fù)模型狀態(tài)。針對(duì)推理階段，應(yīng)用權(quán)重壓縮、量化及稀疏化技術(shù)，降低模型大小和計(jì)算復(fù)雜度。利用多線程并行處理提升數(shù)據(jù)批量預(yù)測效率，保障高并發(fā)環(huán)境下的系統(tǒng)穩(wěn)定性。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)和消息隊(duì)列機(jī)制，保證多輸入數(shù)據(jù)的同步采集與預(yù)處理。實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)歸一化與異常檢測，確保輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量。構(gòu)建低延遲數(shù)據(jù)傳輸通道，支持模型的實(shí)時(shí)調(diào)用與反饋，滿足工業(yè)控制、金融監(jiān)測等場景對(duì)時(shí)效性的嚴(yán)格要求。開發(fā)基于MATLABAppDesigner或Web框架的用戶界面，實(shí)時(shí)顯示預(yù)測結(jié)果及誤差指標(biāo)。集成歷史數(shù)據(jù)回放與趨勢分析模塊，輔助用戶深入理解模型輸出。支持多維輸入?yún)?shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，允許用戶交互式模擬不同輸入條件下的預(yù)測變化。GPU/TPU加速推理利用CUDA深度優(yōu)化庫，將DBN訓(xùn)練和ELM推理部分遷移至GPU執(zhí)行，顯著縮短訓(xùn)練周期和預(yù)測響應(yīng)時(shí)間。針對(duì)推理部署，探索TPU等專用硬采用SSL/TLS協(xié)議保障數(shù)據(jù)傳輸安全，結(jié)合多級(jí)權(quán)限控制和身份認(rèn)證機(jī)制保護(hù)用戶數(shù)據(jù)和模注計(jì)算資源利用率和推理速度，優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和代碼實(shí)現(xiàn)，提升整體系統(tǒng)性項(xiàng)目未來改進(jìn)方向和多輸出ELM,實(shí)現(xiàn)更豐富的業(yè)務(wù)需求覆蓋，提高模型實(shí)用價(jià)值。融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等結(jié)構(gòu)，豐富特征提取能力。針對(duì)時(shí)序局部和全局解釋，幫助用戶理解模型決策依據(jù)，提升信任度和決大規(guī)模分布式訓(xùn)練與推理設(shè)計(jì)支持分布式計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)跨服務(wù)器的模型訓(xùn)練和推理，處理更大規(guī)模數(shù)據(jù)。優(yōu)化通信效率和負(fù)載均衡，提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性和可靠性?？珙I(lǐng)域數(shù)據(jù)融合能力提升研究多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將文本、圖像、時(shí)序信號(hào)等異構(gòu)數(shù)據(jù)集成到DBN-ELM模型中，擴(kuò)大應(yīng)用場景，提升復(fù)雜環(huán)境下的預(yù)測性能。自動(dòng)異常檢測與自愈系統(tǒng)集成異常檢測模塊，自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)異常和模型預(yù)測偏差，觸發(fā)報(bào)警和自愈機(jī)制。保障系統(tǒng)安全運(yùn)行，提升業(yè)務(wù)連續(xù)性。模型輕量化與邊緣計(jì)算支持針對(duì)移動(dòng)設(shè)備和邊緣計(jì)算環(huán)境，研發(fā)輕量化DBN-ELM模型，減少計(jì)算和存儲(chǔ)需求，支持邊緣端實(shí)時(shí)預(yù)測，實(shí)現(xiàn)廣泛部署和應(yīng)用。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論本項(xiàng)目圍繞多輸入單輸出回歸預(yù)測任務(wù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)與極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)融合的混合模型，充分發(fā)揮兩者在特征抽取與快速回歸中的互補(bǔ)優(yōu)勢。通過DBN的多層無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，有效提取數(shù)據(jù)深層特征，顯著降低高維輸入的冗余和噪聲，提升模型表達(dá)能力。結(jié)合ELM隨機(jī)初始化隱藏層和最小二乘求解輸出權(quán)重的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了回歸預(yù)測的高速訓(xùn)練和推理。系統(tǒng)在MATLAB平臺(tái)下完成全流程開發(fā)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、D練與預(yù)測、結(jié)果評(píng)估及可視化，具備較強(qiáng)的工程實(shí)用性和推廣價(jià)值。通過合理的模塊劃分和代碼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，保障了項(xiàng)目的維護(hù)便捷性與擴(kuò)展能力。項(xiàng)目部署方案細(xì)致全面，覆蓋系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件環(huán)境配置、模型加載與優(yōu)化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、GPU加速推理、系統(tǒng)監(jiān)控及自動(dòng)化管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保模型在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中高效、穩(wěn)定運(yùn)行。安全性設(shè)計(jì)及用戶隱私保護(hù)充分考慮了業(yè)務(wù)合規(guī)需求，為項(xiàng)目應(yīng)用保駕護(hù)航。未來工作聚焦于模型的多任務(wù)擴(kuò)展、自動(dòng)調(diào)參、自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)及可解釋性提升，結(jié)合分布式計(jì)算和邊緣推理，推動(dòng)DBN-ELM模型更廣泛的工業(yè)及科研應(yīng)用。整體來看，本項(xiàng)目不僅提升了多輸入單輸出復(fù)雜回歸預(yù)測的精度和效率，還為深度學(xué)習(xí)與極限學(xué)習(xí)機(jī)融合算法的實(shí)際工程應(yīng)用樹立了典范，具備較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值。clearvars-exceptdata%清除除變量data以外的所有變量，保證環(huán)境整潔warning('off','all')%關(guān)閉所有警告信息，避免運(yùn)行時(shí)彈出無關(guān)closeall%關(guān)閉所有打開的圖窗，避免圖窗疊加影響后續(xù)繪圖clear%清除所有變量，釋放內(nèi)存，保證無殘留變量影響clc%清空命令行窗口，保持界面整潔toolboxes={'DeepLearningToolbox','StatisticsandMachineLearningToolbox'};%需要檢測的工具箱名稱列表v=ver;%獲取當(dāng)前安裝的所有工具箱installedToolboxesfori=1:length(toolboxes)%遍歷需要檢查if~any(strcmp(toolboxes{i},installedToolboxes))%如果某個(gè)需要的fprintf('缺少工具箱：%s,請(qǐng)安裝此工具箱后重新運(yùn)行。\n',toolboxes{i});%提示用戶安裝缺失工具箱配置GPU加速復(fù)制ifgpuDeviceCount>0%檢查是否有可用GPU設(shè)備fprintf(未檢測到GPU設(shè)備，使用CPU進(jìn)行計(jì)算。\n');%復(fù)制%可加載輔助函數(shù)路徑，確保代碼結(jié)構(gòu)完整addpath(genpath(pwd));%將當(dāng)前目錄及所有子目錄添加到搜索路徑，方便函數(shù)調(diào)用復(fù)制[dataFile,dataPath]=uigetfile('*.mat','請(qǐng)選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出窗ifisequal(dataFile,0)error('未選擇任何數(shù)據(jù)文件，程序終止?！?;%若未選擇文件，則報(bào)錯(cuò)停止fields=fieldnames(loadedData);%獲取加載變量data=loadedData.(fields{1});%默認(rèn)取第一個(gè)fprintf('成功加載數(shù)據(jù)文件：%s\n',dataFile);%提示用戶數(shù)據(jù)加載成功文本處理與數(shù)據(jù)窗口化%處理多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)窗口化以適合模型輸入windowSize=10;%設(shè)置窗口大小為10個(gè)時(shí)間步stepSize=1;%設(shè)置窗口滑動(dòng)步長為1numSamples=size(data.inputs,1)numFeatures=size(data.foridx=1:stepSdata.inputs(idx:idx+windowSize-1,:));%累積窗口Y_windows=[Y_windows;data.targets(數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測和處理功能)%缺失值填補(bǔ)featureData=squifany(nanIdx(:,w))nanPositions=find(nanIdx(:,w));forp=nanPosiifp==1featureData(p,w)=featelseifp==size(featureData,1)featureData(p,w)=featufeatureData(p,w)=mean([feaX_windows(:,i,:)=reshape(featu%異常值檢測及處理(基于3倍標(biāo)準(zhǔn)差法)fori=1:numFeaupperBound=meanVal(w)lowerBound=meanValoutlierIdx=(featureData(:,w)>upperBound)|(X_windows(:,i,:)=reshape(featusize(featureData,1),1,si復(fù)制%數(shù)據(jù)平滑(移動(dòng)平均濾波)smoothX=X_windows;smoothX(:,i,w)=movmean(X_windows滑處理%歸一化X_mat=reshape(smoothX,windowSize,numFeatures*size(轉(zhuǎn)為二維矩陣(樣本×特征)[X_norm,mu_X,sigma_X]=zscore(X_mat);%標(biāo)準(zhǔn)化，均值0,方差1Y_norm=(Y_windows-mean(Y_windowfprintf('數(shù)據(jù)平滑及歸一化標(biāo)準(zhǔn)化完成。\n’);復(fù)制%當(dāng)前階段輸出標(biāo)準(zhǔn)化輸入X_norm和對(duì)應(yīng)的Y_norm作為訓(xùn)練輸入%將X_norm拆分回每個(gè)窗口樣本格式numSamplesWindow=size(smoothX,3);X_train=reshape(X_norm,numSamplesWindow,windowSize,numFeatures);%格式化為三維矩陣(樣本數(shù)×?xí)r間步×特征)復(fù)制trainRatio=0.8;%訓(xùn)練集比例80%numTrain=floor(numSamplesX_train_final=X_train(1:numTrain,:,:);%訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)Y_train_final=Y_norm(1:numTrain);%訓(xùn)練目標(biāo)數(shù)據(jù)X_test_final=X_train(numTrain+1:end,:Y_test_final=Y_norm(numTrain+1:end);%測試目標(biāo)數(shù)據(jù)fprintf('訓(xùn)練集和測試集劃分完成，訓(xùn)練集大?。簄umTrain,numSamplesWindow參數(shù)設(shè)置復(fù)制dbnLayerSizes=[100,80,50];%DBN每層隱含單元數(shù)設(shè)置，適中規(guī)模兼顧rbmMaxEpoch=50;%RBM預(yù)訓(xùn)練最大迭代次數(shù)，平衡訓(xùn)練時(shí)長和性能rbmLearningRate=0.1;%RBM學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重更新幅度elmHiddenNodes=100;%ELM隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，影響擬合能力與計(jì)算負(fù)載windowSizeParam=windowSize;%時(shí)間窗口大小參數(shù)，統(tǒng)一傳遞numFeaturesParam=numFeatures;%輸入特征維度參數(shù)第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練復(fù)制functionrbm=trainRBM(data,num_hidden,max_epoch,lr)%定義訓(xùn)練單[N,num_visible]=size(data);%獲取數(shù)據(jù)樣本數(shù)和可見層節(jié)點(diǎn)數(shù)W=0.1*randn(num_visible,num_hidden);%初始化權(quán)重矩陣，隨機(jī)正態(tài)分布乘以0.1,保證初始權(quán)重小bv=zeros(1,num_visible);%初始化可見層偏置為零向量bh=zeros(1,num_hidden);%初始化隱層偏置為零向量pos_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,data*W,bh));%計(jì)算正向傳播隱層激活概率(可見層輸入乘權(quán)重加偏置)pos_assoc=data'*pos_hidden_probs;%計(jì)算正向正態(tài)關(guān)聯(lián)，用于pos_hidden_states=pos_hidden_probs>rand(size(pos_hidden_probs));%隱neg_visible_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,pos_hidden_states*W',bv));%重構(gòu)可見層激活概率neg_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,neg_visible_probs*W,乘以正負(fù)關(guān)聯(lián)差平均-neg_assoc)/N);%更新權(quán)重，學(xué)習(xí)率bh=bh+lr*mean(pos_hidden_probs-neg_functiony=sigmoid(x)%Sigmoid激活函數(shù)定義y=1./(1+exp(-x));%計(jì)算輸入x的sigmoid激活值functiondbn=pretrainDBN(X,num_layers,hidden_units,max_epoch,lr)%dbn=cell(num_layers,1);%創(chuàng)建存儲(chǔ)每層RBM結(jié)構(gòu)的單元數(shù)組rbm=trainRBM(data,hidden_units(i),max_epoch,lr);%調(diào)用dbn{i}=rbm;%存儲(chǔ)第i層RBMfunctionfeatures=extractFeatures(dbn,X)%DBN特征提取函數(shù)features=X;%初始輸features=sigmoid(bsxfun(@plus,features*rbm.W,rbm.bh’));%函數(shù)input_dim=size(X,2);%輸入特征維度b_elm=randn(1,num_hidden);%隨機(jī)初始化隱藏層偏置H=sigmoid(bsxfun(@plus,X*W_elm,b_elm));%計(jì)算隱藏層輸出矩陣Hbeta=pinv(H)*Y;%利用Moore-Penrose偽逆計(jì)算輸出層權(quán)重beta%主訓(xùn)練流程調(diào)用示例dbnLayerSizes=[10maxEpochRBM=50;%RBM最大迭代次數(shù)learningRateRBM=0.1;%RBM學(xué)習(xí)率numHiddenELM=100;%ELM隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)dbn=pretrainDBN(X_train_final,length(dbnLayerSizes),dbnLayerSizes,trainFeatures=extractFeatures(dbn,X_train_final);%提取訓(xùn)練特征[W_elm,b_elm,beta]=trainELM(tnumHiddenELM);%訓(xùn)練ELM回歸模型第四階段：模型預(yù)測及性能評(píng)估評(píng)估模型在測試集上的性能(用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測)testFeatures=extractFeatures(dbn,X_test_final);%利用訓(xùn)練好的DBNELM測試隱藏層輸出矩陣Y_pred_norm=H_test*betmu_Y=mean(Y_train_final);sigma_Y=std(Y_train_final);%訓(xùn)練目標(biāo)均Y_pred=Y_pred_norm*sigma_Y+mu_Y;%反標(biāo)準(zhǔn)化還原真實(shí)輸出預(yù)復(fù)制N=length(Y_truemse=mean((Y_pred-Y_true).^2);%均方誤差MSEmae=mean(abs(Y_pred-Y_true));%平均絕對(duì)誤差MAEr2=1-sum((Y_pred-Y_true).^2)/sum((Y_true-mean(Y_true)).^2);定系數(shù)R2mape=mean(abs((Y_pred-Y_true)./Y_true))*100;%平均絕對(duì)百分比var_95=quantile(Y_true-es_95=mean((Y_true-Y_pred)((Y_true-Y_pred)<var_95));%Expectedfprintf('VaR(95%%):%.4f\fprintf('ES(95%%):%.4f設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖errors=abs(Y_pred-Y_true);%imagesc(errors');%繪制誤差矩陣熱圖，轉(zhuǎn)置保持正確顯示colorbar;%添加顏色條說明誤差大小xlabel('樣本序號(hào)’);%X軸標(biāo)簽ylabel('誤差值’);%Y軸標(biāo)簽title('預(yù)測誤差熱圖’);%圖標(biāo)題設(shè)計(jì)繪制殘差圖scatter(1:N,residuals,'filled');%殘差散點(diǎn)圖，X為樣本序號(hào)，Y為殘差值plot([1N],[00],'r--','LineWidth',1.5);%參考線y=0xlabel('樣本序號(hào)');%X軸標(biāo)簽ylabel('殘差值’);%Y軸標(biāo)簽title('殘差分布圖’);%圖標(biāo)題設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖復(fù)制metrics=[mse,mae,abs(mbe),1-r2];%組織評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)組(R2用1-R2轉(zhuǎn)誤差表現(xiàn))metricNames={'MSE','MAE','|MBE|’,'1-R^2'};%指標(biāo)名稱數(shù)組figure;%新建圖窗bar(metrics);%繪制柱狀圖set(gca,'xticklabel',metricNames,'FontSize',12);%設(shè)置X軸標(biāo)簽ylabel('指標(biāo)值’);%Y軸標(biāo)簽title('預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖’);%圖標(biāo)題第五階段：精美GUI界面復(fù)制functiondbn_elm_gui()%創(chuàng)建主GUI函數(shù)，便于啟動(dòng)界面fig=figure('Name','DBN-ELM回歸預(yù)測系統(tǒng)’,'NumberTitle','off','Position',[300200800600],'Resize','on');%創(chuàng)建窗口，設(shè)置標(biāo)題和大小，可調(diào)整窗口大小%文件選擇標(biāo)簽和按鈕uicontrol('Style','text','Position',[2055010025],'String','選擇filePathEdit=uicontrol('Style','edit','Position',,'Enable’,'inactive','BackgroundColor','white’);%顯示文件路徑，不可編輯fileSelectBtn=uicontrol('Style’,'pushbutton','Positio12025],'String','選擇文件','FontSize’,10,...'Callback',@selectFileCallback);%選擇文件按鈕，點(diǎn)擊觸發(fā)回調(diào)函數(shù)%模型參數(shù)設(shè)置區(qū)域標(biāo)簽uicontrol('Style','text','Position',[2051010025],'String',’模型參數(shù)設(shè)置：','FontSize’,11,'FontW%學(xué)習(xí)率設(shè)置標(biāo)簽和輸入框uicontrol('Style’,'text','Position',[3048012020],'StrinlearningRateEdit=uicontrol('Style','edit','Positi25],'String','0.1','FontSize’,10);%輸入學(xué)習(xí)率默認(rèn)值0.1%迭代次數(shù)標(biāo)簽和輸入框uicontrol('Style’,'text','Position',[3044012020],'StrinepochEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',,'String','50','FontSize',10);%迭代次數(shù)默認(rèn)50uicontrol('Style','text','Position',[3040012020],'StrinelmHiddenEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',,'String','100','FontSize',10);%默認(rèn)100節(jié)點(diǎn)數(shù)%模型訓(xùn)練按鈕trainBtn=uicontrol('Style','pushbutton','Position',[30350220'Callback',@trainModelCallback);%訓(xùn)練按鈕%結(jié)果顯示區(qū)文本標(biāo)簽resultText=uicontrol('Style','text','Position',[30310730'HorizontalAlignment’,'left');%顯示訓(xùn)練%預(yù)測結(jié)果顯示面板axesResult=axes('Units','pixels','Position',[30050450250]);%%文件選擇回調(diào)函數(shù)functionselectFileC[file,path]=uigetfile({'*.mat','MAT文件(*.mat)'},'選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇對(duì)話框ifisequal(file,0)示錯(cuò)誤fullPath=fullfile(path,file);%組裝完整文件路徑set(filePathEdit,'String',fullPath);%顯示選中文件路徑assignin('base','dataFilePath',fullPath);%將路徑傳遞至baseset(resultText,'String',['已選擇數(shù)據(jù)文件：示用戶當(dāng)前選擇%訓(xùn)練模型回調(diào)函數(shù)filePath=get(filePathEdit,'String');%獲取用戶據(jù)文件路徑ifisempty(filePath)I|~isfile(filePath)%讀取參數(shù)并驗(yàn)證有效性lr=str2double(get(learningRateEdit,'String'));%讀取學(xué)epochNum=str2double(get(epochEdit,'String’));%讀取迭代次數(shù)elmNodes=str2double(getELM隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)ifisnan(1r)||lr<=0校驗(yàn)ifisnan(epochNum)||epochNum<=0||mod(epochNum,1)~=0數(shù)格式校驗(yàn)ifisnan(elmNodes)|lelmNodes<=0||mod(elmNodes,1)~=0示set(resultText,'String',’開始加載數(shù)據(jù)...');%更新狀態(tài)顯loaded=load(filePath);%加載數(shù)據(jù)文件dataFields=fieldnames(loaded);%獲取數(shù)據(jù)變量字段體X=data.inputs;%取多輸Y=data.targets;%取單輸出目標(biāo)向量set(resultText,'String',’%標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)dbnLayerSizes=[100,80,50];%固定三層結(jié)構(gòu)，可擴(kuò)展為用戶輸入%調(diào)用預(yù)訓(xùn)練DBN函數(shù)dbn=pretrainDBN(X_norm,length(dbnLayerSizes),set(resultText,'String','DBN訓(xùn)練完成，提取特征并訓(xùn)練ELM...');%更新狀態(tài)%提取特征trainFeatures=extractFeatureset(resultText,'String',’模型訓(xùn)練完成，開始預(yù)測并顯示結(jié)果...');%狀態(tài)更新testFeatures=trainFeatures;%用訓(xùn)練集做示范預(yù)測Y_pred=Y_pred_norm*sigma_Y+mu_Y;%繪制真實(shí)值與預(yù)測值對(duì)比圖plot(axesResult,Y,'b-','LineWidth',plot(axesResult,Y_pred,'r--','LineWidth',errordlg(['出現(xiàn)錯(cuò)誤：’,ME.message],’錯(cuò)誤’);%捕獲異常，set(resultText,'String',’發(fā)生錯(cuò)誤，訓(xùn)練中斷。’);%狀態(tài)更%文件選擇按鈕調(diào)用uigetfile彈出窗口，限定.mat格式文件，用戶選擇文件%路徑存儲(chǔ)于base工作空間，保證訓(xùn)練函數(shù)能訪問選擇文件，提升模塊間數(shù)據(jù)%通過回調(diào)函數(shù)獲取用戶輸入并校驗(yàn)，防止非法輸入導(dǎo)致模型訓(xùn)練失敗或異常。%訓(xùn)練狀態(tài)通過文本控件實(shí)時(shí)更新，反饋給用戶當(dāng)前操作進(jìn)度，提升用戶體驗(yàn)。%訓(xùn)練結(jié)束后在界面內(nèi)嵌繪圖區(qū)域顯示真實(shí)值與預(yù)測值曲線對(duì)比，便于用戶直觀%支持圖例和網(wǎng)格，增加可讀性。%保證用戶操作反饋及時(shí)，避免界面無響應(yīng)。%選擇文件后，將文件完整路徑顯示在編輯框中，方便用戶確認(rèn)當(dāng)前使用的數(shù)據(jù)%可進(jìn)一步集成Matlab的布局管理器實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的自適應(yīng)布局。functionrbm=trainRBM_withL2(data,num_hidden,W=0.1*randn(num_visible,numbv=zeros(1,num_visible);%偏forepoch=1:max_epos_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,data*W,bh));pos_assoc=data’*pos_hiddepos_hidden_states=pos_hidden_prand(size(pos_hidden_proneg_hidden_probs=sigmoid(bsxfun(@plus,neg_visible_probs*W,bh));W=W+lr*(((pos_assoc-neg_assoc)/N)-lambda*W);%bv=bv+lr*mean(data-neg_visible_prbh=bh+lr*mean(pos_hidden_probs超參數(shù)調(diào)整%交叉驗(yàn)證示例(簡易版)bestParams=struct('1r',0,'epoch',0,'elmNodes',0);valIdx=(indices==dbnTmp=pretrainDBN(X_train_length(dbnLayerSizes),dbnLayerSizes,epofeatTrain=extractFeatures(dbnTmp,X_train_final(trainIdY_train_final(trainIdx),X_train_final(valIdH_val=sigmoid(bsxfun(@plus,featVal*W_tmp,b_tmp));mseTotal=mseTotal+mY_train_final(valIdxifavgMSE<bestMSEbestParams.epoch=epochTry;bestParams.elmNodesMSE=%.5f\n',bestParams.1r,bestParams.epoch,bestParam增加數(shù)據(jù)集data2=load('dataset2.mat');X_combined=[datal完整代碼整合封裝functionDBN_ELM_MultiInput_SingleOutput_Regression(%%第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備clearvars;%清除所有變量，確保環(huán)warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息，避免干擾輸出closeall;%關(guān)閉所有圖窗，釋放圖形資源clc;%清空命令行窗口，界面整潔%檢查必要工具箱LearningToolbox'};%V=ver;installedToolboxes={v.Name};%獲取已安裝工具箱名稱fori=1:lengif~any(strcmp(toolboxes{i},installedToolboxes))error(['缺少工具箱：',toolboxes{i},',請(qǐng)安裝后重試。']);%ifgpuDeviceCount>0useGPU=true;%標(biāo)記%%第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備dataFile='data.mat';%設(shè)定數(shù)據(jù)文件路徑，請(qǐng)保證文件存data=loaded.(fields{1});%輸入特征和目標(biāo)變量X=data.inputs;%多輸入特征矩陣，樣本數(shù)×特征數(shù)Y=data.targets;%單輸出目標(biāo)向量，樣本數(shù)×1%缺失值填充與異常檢測(基于均值填充及3σ原則)nanIdx=isnan(col);%缺失值索引col(nanIdx)=mean(col(~nanIdx));%用非缺失均值填充缺失值outlierIdx=(col<mu常值判定col(outlierIdx)=mu;%異常值用均值替代X(:,i)=col;%更新特征列%數(shù)據(jù)歸一化(標(biāo)準(zhǔn)化)輸入標(biāo)準(zhǔn)化為均值0,標(biāo)準(zhǔn)差1輸出標(biāo)準(zhǔn)化%劃分訓(xùn)練集和測試集trainRatio=0.8;%80%訓(xùn)練，20%測試numTrain=floor(size(X_norm,1)*trainRatio);X_train=X_norm(1:numTrain,:);Y_train=Y_norm(1:numTrain,:);X_test=X_norm(numTrain+1:end,:);Y_test=Y_norm(numTrain+1:e%%第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練dbnLayerSizes=[100,80,50];%maxEpochRBM=50;%RBM最大迭代數(shù)lrRBM=0.1;%RBM學(xué)習(xí)率lambdaL2=le-4