粒子群优化算法优化深度学习极限学习机在数据回归预测中的应用

深度学习极限学习机（Deep Extreme Learning Machine, DELM）是一种有效的非监督学习算法，用于解决分类和回归问题。然而，为了进一步提高其性能，可以使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）对DELM进行改进。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于PSO改进的DELM算法，并通过数据回归预测问题进行实验验证。

首先，让我们了解一下DELM算法的基本原理。DELM通过将输入层和隐含层之间的连接权重设置为随机值，并使用随机投影方法将输入数据映射到隐含层。然后，通过最小二乘法来训练输出层的权重，以实现对目标变量的回归预测。DELM具有较快的训练速度和较好的泛化性能。

PSO是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群觅食行为。PSO通过模拟鸟群的搜索过程来寻找最优解。在PSO中，每个解被表示为粒子的位置，并根据其自身的历史最优位置和群体的历史最优位置进行更新。通过迭代搜索，粒子逐渐收敛于最优解。

现在，我们将介绍如何将PSO应用于DELM算法，并提供MATLAB代码实现。

% 设置参数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
swarmSize