极限学习机（ELM）

BP网络的特点

(优点)

非线性映射能力；自适应性；

(缺点)

梯度下降法需要多次迭代，从而修正权值和阈值，所以训练速度慢；

容易陷入局部最优，无法达到全局最小；

学习率选择敏感(太小收敛速度慢，太大训练过程不稳定)；

极限学习机(ELM)特点

在训练过程中无需调节权值与阈值，在此条件下仅需调节隐藏层神经元数量即可确定唯一的最优解

学习速度快，泛化性能好；

dataSource = csvread('D:\article\test.csv');
dataSourceLength = length(dataSource, 1);
timeSpan = 6;
imfIndex = 1;
循环次数设为样本长度减去时间跨度：
for i从1到样本长度减去时间跨度:
x(i,:)=从dataSource中提取第i个样本至第i加时间跨度减一的子序列;
y为目标序列剩余部分:
y=data从时间跨度加一到最后的所有行;
预测窗口设定为7个样本：
predictSpan=7;
dividedIndex=样本数量减预测窗口加一;
划分训练集与测试集:
x_train=x从第一个一直到dividedIndex减二的所有行;
y_train=y对应于x_train的部分;
x_test