本文介绍了如何结合鲸鱼优化算法（WOA）和极限学习机（ELM）进行数据回归预测。ELM因其快速训练和强泛化能力而在大规模数据处理中表现出色。WOA则是一种基于鲸鱼群体行为的优化算法，具有全局搜索和快速收敛特性。文章详细阐述了使用WOA优化ELM的步骤，包括权重和偏置的初始化、WOA参数设置、迭代过程以及预测计算。最后，给出了MATLAB实现的示例代码。
鲸鱼算法优化极限学习机实现数据回归预测
极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种新兴的机器学习算法，在处理大规模数据时具有显著的优势。鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）是一种群体智能算法，受到鲸鱼群体行为的启发。本文将介绍如何利用鲸鱼算法优化极限学习机，实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。
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极限学习机（ELM）简介
极限学习机是一种单层前馈神经网络，其随机初始化输入层到隐含层之间的权重和偏置，然后通过解析解的方式计算输出层的权重。ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点，在大规模数据处理方面表现出色。 -
鲸鱼算法（WOA）简介
鲸鱼算法是一种基于鲸鱼群体行为的群体智能优化算法。鲸鱼算法中的鲸鱼通过模拟追踪猎物的行为，寻找最优解。该算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度。 -
鲸鱼算法优化极限学习机的步骤
步骤1: 初始化ELM的权重和偏置- 随机生成输入层到隐含层之间的权重矩阵W和隐含层的偏置矩阵B。
步骤2: 使用鲸鱼算法优化ELM的权重和偏置 - 初始化鲸鱼算法的参数，包括迭代次数、鲸鱼的初始位置范围等。
- 根据鲸鱼算法的迭代次数，在每一次迭代中更新鲸鱼的位置和速度。
- 根据每一次迭代中的鲸鱼位置，更新ELM的权重和偏置。
步骤3: 计算ELM的输出权重 - 利用解析解的方式计算输出层的权重矩阵beta。
步骤4: 预测数据 - 使用训练好的ELM模型，对测试数据进
- 随机生成输入层到隐含层之间的权重矩阵W和隐含层的偏置矩阵B。
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