Adaboost (BiLSTM-Adaboost ELM-Adaboost RF--Adaboost RVM-Adaboost SVM-Adaboost)

Adaboost

Adaboost是一种迭代式集成学习算法，全称为“Adaptive Boosting”，即自适应增强。该算法的核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后将这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。在每一轮迭代中，Adaboost会根据前一轮各个弱学习器的错误率分配不同的权重给样本，对难以正确分类的样本给予更高的关注，然后训练新的弱分类器。新分类器在整体决策过程中将依据其准确性和权重进行综合判断。这一过程不断迭代，每个后续的弱分类器都会更加侧重于解决前面分类器未能很好解决的问题，最终所有弱分类器的加权组合形成强分类器。

Adaboost模型因其高效稳定、易于实现的特点，在人脸识别、文本分类、医学诊断等多个实际应用场景中得到广泛应用。

BiLSTM-Adaboost：

BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过引入前向和后向两个隐层来捕捉序列数据中的上下文信息。BiLSTM-Adaboost预测方法首先使用BiLSTM网络对时间序列数据进行建模，得到每个时间步的预测结果。然后，使用Adaboost算法对BiLSTM网络的预测结果进行加权组合，得到最终的时间序列预测结果。这种方法能够更好地捕捉时间序列数据中的信息，从而提升了分类器的性能和鲁棒性。

ELM-Adaboost

ELM-Adaboost模型结合了极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）和Adaboost算法。ELM是一种高效的单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法，它的特点是输入层与隐藏层之间的连接权值可以随机初始化，而隐藏层与输出层之间的连接权值则通过最小化输出误差的均方来解析确定。

在ELM-Adaboost中，Adaboost算法用于训练多个ELM弱分类器，并根据每个弱分类器的分类性能赋予不同的权重。然后，这些弱分类器通过加权投票的方式组合成一个强分类器。由于ELM的训练速度快，ELM-Adaboost能够在保持较高分类精度的同时，显著降低训练时间。

RF-Adaboost

RF-Adaboost是随机森林（Random Forest, RF）和Adaboost算法的结合。随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的输出进行投票或平均来做出最终预测。在RF-Adaboost中，每个决策树可以视为一个弱分类器，Adaboost算法则用于训练和调整这些弱分类器的权重。通过这种方式，RF-Adaboost能够在随机森林的基础上进一步提高分类性能。

RVM-Adaboost

RVM-Adaboost结合了相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）和Adaboost算法。RVM是一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，它使用一种称为相关向量的子集来表示数据，并通过最大化后验概率来训练模型。在RVM-Adaboost中，Adaboost算法用于训练多个RVM弱分类器，并根据它们的性能赋予不同的权重。这种结合可以使得RVM在保持稀疏性的同时，通过Adaboost的集成学习机制进一步提高分类性能。

SVM-Adaboost

SVM-Adaboost结合了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和Adaboost算法。SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习模型，它通过寻找一个超平面来对数据进行划分。在SVM-Adaboost中，Adaboost算法用于训练多个SVM弱分类器，并根据它们的分类性能赋予不同的权重。然后，这些弱分类器通过加权投票的方式组合成一个强分类器。SVM-Adaboost能够在保持SVM高分类精度的同时，通过集成学习的方式进一步提高模型的泛化能力。

部分代码：

[mm,nn]=size(P_train);
D(1,:)=ones(1,nn)/nn;

K=10;
for i=1:K

    % ELM创建
    [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(p_train,t_train,80,'sig',0);
  
    %弱预测器训练
    t_sim1 = elmpredict(p_train,IW,B,LW,TF,TYPE);

    % 反归一化
    T_sim1 = mapminmax('reverse',t_sim1,ps_output);
    
    %预测误差
    erroryc(i,:)=T_train-T_sim1;

    %测试数据预测
    t_sim2 = elmpredict(p_test,IW,B,LW,TF,TYPE);
    test_simu(i,:)=mapminmax('reverse',t_sim2,ps_output);% 各个弱预测器预测结果
    
    %调整D值 
    Error(i)=0;
    for j=1:nn
        if abs(erroryc(i,j))>0.2  %较大误差
            Error(i)=Error(i)+D(i,j);
            D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;
        else
            D(i+1,j)=D(i,j);
        end
    end
    
    %计算弱预测器权重
    at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));
    
    %D值归一化
    D(i+1,:)=D(i+1,:)/sum(D(i+1,:));
end

%% 强预测器预测
at=at/sum(at);

%% 强学习器学习预测结果 
T_sim2=at*test_simu;                %对测试集进行预测

各模型效果对比：