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雷达卡
MATLAB
实现基于
DBN-ELM
深度置信网络（
DBN）融合极限学习机进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，传统的机器学习模型在处理复杂、多源、多维度数据时，面临特征提取困难、模型训练复杂度高和预测精度不足等问题。深度学习通过多层网络结构能够自动提取数据的高级特征，极大地提升了模型的表达能力。其中，深度置信网络（
DBN）作为一种典型的深度生成模型，通过逐层无监督预训练，有效克服了深层网络训练中的梯度消失和初始化难题，展现出在高维复杂数据建模方面的优势。
另一方面，极限学习机（
ELM）以其随机隐藏层参数和极快的学习速度，在单隐层前馈神经网络领域表现优异。结合
DBN与ELM的优势，可以实现特征提取与快速回归预测的有效融合，特别适合多输入单输出的复杂回归任务。该组合不仅提升了模型训练的效率，也增强了预测的准确性和泛化能力。
在多输入单输出回归预测场景中，如工业过程控制、环境参数预测、金融风险评估等领域，输入变量数量多且关联复杂 ...
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