ANN和ELM过拟合咋办，求问

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如题，这两个模型拟合出来的都是直线，过拟合，怎么改呀？改参数吗？ANN的代码

1. train <- HK_data[1:27,-1]
   
2. test <- HK_data[28:44,-c(1,2)]
   
3. library(neuralnet)
   
4. n <- names(train)
   
5. f <- as.formula(paste("ED ~", paste(n[!n %in% "ED"], collapse = " + ")))
   
6. fit_ann <- neuralnet(f,data = train,hidden = c(5,3),linear.output = T)
   
7. fitted_ann<-fit_ann$net.result
   
8. mape_train_svr=mean(abs((fitted_ann- ED)/ ED))
   
9. rmse_train_svr=rmse(as.data.frame(ED),as.data.frame(fitted_ann))
   
10. #plot(fit_ann)
    
11. 
    
12. pr_ann <- compute(fit_ann,test)
    
13. mape_ann=mean(abs((pr_ann$net.result-y)/y))
    
14. rmse_ann=rmse(as.data.frame(y),as.data.frame(pr_ann$net.result))

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ELM的代码

1. library(elmNNRcpp)
   
2. pr_elm=matrix(ncol=1,nrow=17,0)
   
3.   HK_data = ts(HK_data)
   
4.   HK_data = as.matrix(HK_data)
   
5.   dimnames(HK_data) = NULL
   
6.   X  = HK_data [,-c(1,2)]
   
7.   x1 = X[1:27,]
   
8.   x2 = matrix(X[28:nrow(X),],nrow =17)
   
9.   y_elm = matrix(HK_data[1:27,2],nrow = length(HK_data [1:27,2]),ncol = 1)
   
10.   fit_elm = elm_train(x1, y_elm, nhid = 4, actfun = 'sig',init_weights= 'normal_gaussian', bias =T, verbose = T,moorep_pseudoinv_tol=3,leaky_relu_alpha=0)
    
11.   fitted_elm<-as.numeric(fitted(fit_elm))
    
12.   mape_train_elm=mean(abs((fitted_elm- ED)/ ED))
    
13.   rmse_train_elm=rmse(as.data.frame(ED),as.data.frame(fitted_elm))
    
14.   
    
15.   pr_elm = elm_predict(fit_elm,x2)
    
16. mape_elm=mean(abs((pr_elm-y)/y))
    
17. rmse_elm=rmse(as.data.frame(y),as.data.frame(pr_elm))

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关键词：模型拟合 过拟合