灰狼算法优化的深度学习极限学习机GWO-DELM在数据回归预测中的应用——附matlab代码

灰狼算法优化的深度学习极限学习机GWO-DELM在数据回归预测中的应用——附matlab代码

近年来，深度学习技术在数学、计算机科学和人工智能等领域都有了广泛的应用，其中极限学习机（ELM）作为一种基于单层前向神经网络的快速学习算法，因其快速训练和良好的泛化能力受到了研究者的关注。为了进一步提升ELM的性能，灰狼算法（GWO）被引入优化极限学习机，形成了GWO-DELM算法。

本文将详细介绍GWO-DELM算法在数据回归预测中的应用过程。首先，我们将介绍灰狼算法以及极限学习机的基本原理。接着，我们将介绍如何将灰狼算法与极限学习机相结合，形成GWO-DELM算法并对其进行改进。最后，我们将给出相应的matlab源代码。

首先，我们来介绍灰狼算法的基本原理。灰狼算法是由米尔德可夫、宋、赵等人于2014年首次提出的一种基于自然界灰狼行为的优化算法。该算法以模拟灰狼种群寻找猎物的过程为基础，通过调整灰狼位置的策略来求解优化问题。其主要过程包括初始化灰狼位置、计算目标函数值、更新灰狼位置和跟踪最优解等。在灰狼算法的优化过程中，个体灰狼根据自身位置信息和群体最优位置信息进行调整，最终达到全局最优解。

接着，我们来介绍极限学习机的基本原理。极限学习机是一种快速单层前向神经网络，其训练只涉及到随机生成输入层和输出层之间权值矩阵的过程，因此具有很高的训练效率。其主要过程包括初始化随机权值矩阵、计算输出矩阵和求解输出权值矩阵。在极限学习机的训练过程中，输入样本会被映射到隐含层，在隐含层中进行非线性变换，然后通过输出矩阵得到输出结果。

将灰狼算法与极限学习机相结合，形成GWO-DELM算法，需要考虑如何将灰狼算法的搜索策略应用于极限学习机中。具体来说，我们可以将极限学习机中随机生成权值矩阵的过程作为灰狼算法搜索