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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
DELM（Deep Extreme Learning Machine）是一种基于深度学习的极限学习机方法，用于回归预测问题的研究。DELM通过将多个隐层堆叠起来，构建了一个深层的极限学习机网络。与传统的极限学习机相比，DELM能够更好地处理复杂的非线性回归问题。
DELM的训练过程是一个逐层的过程，首先从第一个隐层开始，通过随机初始化权重和偏置，将输入数据映射到隐层的输出。然后，将隐层的输出作为下一层的输入，继续进行映射，直到达到最后一层。在每一层的映射过程中，使用激活函数来引入非线性变换，增加模型的表达能力。
在训练过程中，DELM采用了一种自适应的学习策略，即每一层的权重和偏置都是通过随机选择一小部分样本来进行更新。这种策略可以加快训练速度，并且能够避免过拟合的问题。
在回归预测问题中，DELM通过学习输入与输出之间的映射关系，来预测未知样本的输出。通过多层的非线性变换，DELM能够对复杂的回归问题进行建模，并且具有较好的泛化能力。
DELM是一种基于深度学习的极限学习机方法，用于回归预测问题的研究。它通过多层的非线性变换，能够处理复杂的回归问题，并具有较好的泛化能力。在实际应用中，DELM可以应用于各种回归预测任务，如股票价格预测、房价预测等。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]魏洁.深度极限学习机的研究与应用[D].太原理工大学[2023-10-14].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.714596.
[2]吐尔逊·买买提,赵梦佳,宁成博,等.基于深度极限学习机的柴油机尾气排放预测[J].科学技术与工程, 2021, 21(36):9.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2021.36.046.