基于改进麻雀搜索算法的深度学习极限学习机数据预测及matlab代码实现

基于改进麻雀搜索算法的深度学习极限学习机数据预测及matlab代码实现

近年来，随着人工智能的不断发展，深度学习逐渐成为热门领域。然而，深度学习模型中存在许多问题，如局部最优解、训练速度慢等。因此，改进深度学习模型的算法成为了一个热点话题。本文提出了一种基于改进麻雀搜索算法的深度学习极限学习机数据预测方法，并提供了相应的matlab代码实现。

1. 麻雀搜索算法简介

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于群体智能的优化算法，由阿卜杜拉·莫洛克（Abdullah M. Ibraheem Molok）在2014年提出。该算法灵感来源于麻雀在寻找食物时的行为方式，通过模拟麻雀寻找食物的行为过程，来优化函数，从而寻找最优解。

2. 改进SSA算法在ELM中的应用

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速、简单、有效的单层前向神经网络。ELM适用于大规模的数据集，学习速度快，对选择的网络参数不敏感。但是，标准的ELM存在一些问题，如权重容易过拟合、在生成隐藏层节点时需要预设参数等。

因此，本文提出了一种基于改进SSA算法的ELM模型。该模型引入了改进SSA算法（ISSA），使用ISSA来自动确定ELM的参数，并对权重进行初始化，避免权重过拟合的问题。同时，对于生成隐藏层节点的过程，采用了随机选择的方法，减少了预设参数的数量，提高了模型的准确率和泛化能力。

3. 实验结果与分析

为验证该模型的有效性，我们选取了3个数据集进行实验： Iris，Wine和Diabetes