用于回归问题的异常鲁棒极限学习机（ORELM）附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 异常鲁棒极限学习机（ORELM）是一种先进的机器学习算法，主要用于解决回归问题。该算法的特点在于其对异常值的鲁棒性，即在数据中存在异常值时，算法仍能够提供准确和可靠的预测结果。由于回归问题在统计学、数据挖掘、金融分析等多个领域中的广泛应用，ORELM算法成为相关领域研究人员和工程师关注的焦点。 本文介绍的ORELM算法附带的Matlab代码，版本支持2014、2019a和2024a，这表明该代码具有一定的兼容性和更新性，用户可以在不同的Matlab环境下运行。代码内附带的案例数据可以直接用于运行Matlab程序，这对于初学者和研究人员来说，可以更快地理解算法的应用和效果。 代码编写采用了参数化编程技术，这意味着用户可以根据需要方便地更改参数，以适应不同的数据集和问题。参数化的优点是提高代码的复用性，使得同一套算法框架可以应用于多种不同的问题。代码中还包含了详细的注释，这不仅有助于理解程序的运行逻辑，也便于其他开发者进行二次开发和维护。 从适用对象的角度看，本代码非常适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业以及毕业设计中使用。学生可以通过该代码学习和掌握ORELM算法的工作原理和应用方式，同时也可以通过对参数的调整和实验设计来加深对回归分析的理解。 在实际应用中，回归问题通常涉及到预测未来的值，例如预测股票价格、天气变化、销售趋势等。ORELM算法的异常鲁棒特性使其在这些领域中显得尤为重要。当数据集中存在异常值时，这些异常值可能会对模型的预测结果产生较大影响，而ORELM算法在处理这类数据时能够减少异常值带来的负面影响，提高预测的准确性。 此外，由于ORELM算法具有训练速度快、泛化能力强的特点，它在处理大规模数据集时仍然能够保持较好的性能。这使得ORELM成为在许多实时系统和大数据应用中，一个非常有吸引力的选择。 Matlab作为一款强大的数学计算和仿真软件，已经成为科研和工程领域中不可或缺的工具。通过Matlab开发的ORELM算法代码，不仅能够提供高效的计算性能，还能够利用Matlab丰富的数学库和图形处理功能，方便用户进行数据分析和结果展示。 对于需要处理回归问题的科研人员和工程师而言，ORELM算法结合Matlab代码提供了一个强大的解决方案。其鲁棒性、参数化设计、以及适用于教学的特点，使其成为了学习和实践回归分析的重要工具。无论是在学术研究还是实际应用中，ORELM都具有广阔的应用前景。