基于DELM深度极限学习机的回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序，可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。 很方便，初学者容易上手。
最近在折腾回归预测模型，发现DELM（深度极限学习机）用起来还挺顺手。今天手把手带大家撸个能直接跑通的MATLAB代码，数据直接从Excel读取，换数据集只要改个文件名就行。老规矩，先上效果图——实际值和预测值的对比曲线看起来还像那么回事儿哈。（这里假设有对比图）
先说数据准备，咱们直接把数据扔Excel里整理好。比如前几列是特征，最后一列是目标值，这样代码不用大改就能适配大部分数据集。上硬货看代码：
% 数据读取（把your_data.xlsx换成自己的文件） data = xlsread('your_data.xlsx'); % 随机打乱数据顺序，避免规律性干扰 data = data(randperm(size(data,1)),:); % 前N-1列作为输入，最后一列作为输出 input = data(:,1:end-1)'; output = data(:,end)';数据预处理这块有个坑要注意：不同量纲的特征记得做归一化。代码里用了mapminmax函数，原理就是把数据压到[-1,1]之间：
% 数据归一化 [inputn, inputps] = mapminmax(input); [outputn, outputps] = mapminmax(output);接下来是模型的核心架构。DELM本质上是个多层前馈网络，这里设了三个隐含层，每层节点数分别是10、8、6。这个结构可以自己魔改，新手建议先别动层数：
% 网络结构设置 hidden_layers = [10, 8, 6]; % 三个隐藏层 activation_func = {'sig','sig','sig'}; % 各层激活函数训练阶段DELM的特点是逐层训练，每层用极限学习机的思想初始化权重。看这段核心代码：
% 逐层训练 for i = 1:length(hidden_layers) if i == 1 H = inputn; end % 随机生成输入权重（核心操作） W = rand(size(H,1), hidden_layers(i))*2-1; % 计算隐藏层输出 H = elm_activation(W'*H, activation_func{i}); end % 最后用伪逆计算输出权重 beta = pinv(H') * outputn';这里有个自定义的激活函数处理函数，支持不同激活函数切换。代码文件里记得要加上这个：
function H = elm_activation(X, func_type) switch func_type case 'sig' H = 1./(1+exp(-X)); case 'sin' H = sin(X); % 可以继续加其他激活函数 end end预测部分要注意反归一化操作，把数据还原回原始量纲：
% 预测结果反归一化 predict_value = mapminmax('reverse', H'*beta, outputps);实测发现几个调参要点：
- 数据量少于1000条时，隐藏层节点别超过20个，否则容易过拟合
- 激活函数前两层用sigmoid效果稳定，最后一层可以试试tanh
- 输入特征如果超过20个，建议先用PCA降维
最后来个主程序完整调用示例：
% 主程序示例 [data_train, data_test] = split_data(data, 0.8); % 自己写个数据拆分函数 model = delm_train(data_train); predict = delm_predict(model, data_test); plot_compare(predict, data_test(:,end)); % 画对比曲线这个代码框架最大的优势是改数据方便，把Excel文件替换成自己的数据，调整输入输出列的索引就能跑起来。遇到过不去的坎儿，重点检查数据里有没有NaN或者非数值内容，这些会导致归一化爆炸。
