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探索Bayes-HKELM多输出回归：MATLAB实战

news 2026/6/4 21:36:02

Bayes-HKELM多输出回归 Matlab代码，基于贝叶斯算法(BO/Bayes)优化混合核极限学习机的数据多输出回归预测，可直接运行，适合小白新手程序已经调试好，仅需要根据输出个数修改outdim值(输出个数值)，替换数据集即可运行数据格式为excel 每个输出都有对应的图一的四张图包含训练集和测试集的线性拟合图等 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序替换你的数据即可用适合新手小白 5、保证源程序运行，

在数据预测的领域中，找到一种高效且易上手的方法对新手来说至关重要。今天咱就来唠唠基于贝叶斯算法（BO/Bayes）优化混合核极限学习机的数据多输出回归预测，而且是用Matlab实现哦，对小白极其友好，程序都调试好啦！

运行环境与准备

首先得注意运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。为啥呢？因为新版本可能会对一些函数、算法库有更好的支持，能确保咱们的代码运行更顺畅。

核心代码与分析

咱直接上核心代码片段，以数据读取和参数设置部分为例：

% 读取数据，假设数据存放在excel文件中 data = readtable('your_data.xlsx'); % 将表格数据转换为数值矩阵 data = table2array(data); % 提取特征和标签 input = data(:, 1:end - 1); output = data(:, end); % 设置输出个数 outdim = 1; % 根据实际输出个数值修改这个值

在这段代码里，readtable函数用于读取excel文件的数据，将其转化为表格形式。然后table2array函数又把表格数据转化为数值矩阵，方便后续处理。接着，咱们把数据拆分成输入特征input和输出标签output。而outdim这个参数就很关键啦，正如前文所说，它决定了输出的个数，新手只要按照实际需求修改这个值就好。

再看看模型训练部分代码：

% 划分训练集和测试集 [trainInput, testInput, trainOutput, testOutput] = dividerand(input, output, 0.7, 0, 0.3); % 贝叶斯优化混合核极限学习机模型训练 model = BayesHKELMtrain(trainInput, trainOutput, outdim);

这里dividerand函数把数据按照70%训练集、30%测试集的比例划分开。BayesHKELMtrain函数则是咱们基于贝叶斯优化的混合核极限学习机的训练核心，它会根据训练集数据来训练模型。

评价指标与可视化

代码里给出了丰富的评价指标，像R2、MAE、MBE、RMSE等。这些指标能从不同角度评估模型的性能。比如R2能反映模型对数据的拟合优度，越接近1说明拟合效果越好。

% 模型预测 predictedOutput = BayesHKELMpredict(model, testInput); % 计算评价指标 r2 = goodnessOfFit(predictedOutput, testOutput, 'r2'); mae = mean(abs(predictedOutput - testOutput)); mbe = mean(predictedOutput - testOutput); rmse = sqrt(mean((predictedOutput - testOutput).^2));

这段代码先利用训练好的模型对测试集数据进行预测，然后通过相应公式计算出各个评价指标。

可视化部分更是亮点满满，每个输出都有对应的四张图，包括训练集和测试集的线性拟合图等。

% 绘制训练集线性拟合图 figure; scatter(trainOutput, BayesHKELMpredict(model, trainInput)); xlabel('Actual Output (Training)'); ylabel('Predicted Output (Training)'); title('Training Set Linear Fit'); line([min(trainOutput), max(trainOutput)], [min(trainOutput), max(trainOutput)], 'Color', 'r', 'LineWidth', 1.5);

这段代码用scatter函数绘制训练集实际输出和预测输出的散点图，再用line函数添加一条对角线，方便直观对比实际值和预测值，看看模型在训练集上的拟合效果如何。