基于灰狼算法优化的极限学习机预测（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-05-20 17:19:00 发布

数据探索

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文章介绍了如何使用灰狼算法优化极限学习机（ELM），以提高其在回归问题中的性能。通过MATLAB代码示例，展示了优化过程并探讨了其在实际应用中的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于灰狼算法优化的极限学习机预测（附带MATLAB代码）

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种用于回归和分类问题的单层前馈神经网络模型。ELM具有快速训练速度和良好的泛化能力，在许多应用领域取得了广泛的成功。然而，ELM的性能仍然可以通过优化算法进一步提升。本文将介绍如何使用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）优化极限学习机，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具包和数据集。在这个例子中，我们将使用一个简单的回归问题来演示优化后的ELM的性能提升。以下是代码示例：

% 导入数据集
load('dataset.mat'); % 替换为您的数据集

% 设置ELM参数
inputSize = size

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步子哥的博客

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