基于深度置信网络和极限学习机的单变量时间序列预测及Matlab实现

想用深度学习做单变量时间序列预测？这篇文章挺适合你。它了如何用深度置信网络（DBN）和极限学习机（ELM）结合来这个任务，操作起来也蛮。，数据先做归一化，用 DBN 的三层受限玻尔兹曼机（RBM）提取特征，用 ELM 来做预测。文中还分享了一些优化技巧，像是对比散度算法、Moore-Penrose 伪逆的应用等。最关键的是，代码在 Matlab 里实现，给了你具体的步骤和实操经验。如果你要股市预测、电力负荷预测或者气象预报这类单变量时间序列数据，这个方法能在保证精度的同时，提高预测速度，适合实时性要求较高的场景。值得注意的是，ELM 隐层节点数并非越多越好，数据归一化也至关重要。，适合那些在实际项目中应用机器学习技术的科研人员和开发者。