基于麻雀算法优化极限学习机预测的MATLAB代码

基于麻雀算法优化极限学习机预测的MATLAB代码

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，常用于回归和分类任务。而麻雀算法（Sparrow algorithm）是一种基于麻雀群体行为的优化算法，具有全局搜索能力和收敛速度快的特点。本文将结合这两种算法，介绍如何使用麻雀算法优化极限学习机进行预测，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要定义极限学习机的基本结构。极限学习机由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收样本特征，隐藏层包含一组随机生成的权重和偏置，输出层产生预测结果。在使用麻雀算法进行优化之前，我们需要先进行极限学习机的初始化。

以下是MATLAB代码示例：

% 极限学习机初始化
function ELM = elm_initialization(input_size, hidden_size, output_size)
    ELM