麻雀算法极限学习机(SSA-ELM)回归预测及其MATLAB代码实现

麻雀算法极限学习机(SSA-ELM)回归预测及其MATLAB代码实现

麻雀算法极限学习机(SSA-ELM)是一种基于麻雀算法和极限学习机(ELM)的回归预测方法。在本篇文章中，我们将介绍SSA-ELM的原理，并提供相应的MATLAB代码实现。

一、麻雀算法极限学习机(SSA-ELM)原理

1. 极限学习机(ELM)简介
   极限学习机(ELM)是一种单隐层前馈神经网络模型，其特点是随机初始化输入层到隐层之间的连接权重和隐层的偏置，然后通过解析解的方式快速求解输出层到隐层之间的连接权重。ELM在训练速度和预测性能方面具有很大优势。

2. 麻雀算法(Sparrow Search Algorithm)简介
   麻雀算法(SA)是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，通过模拟麻雀觅食的过程，来寻找最优解。麻雀算法具有全局搜索和局部搜索的能力，并且对于参数调整不敏感。

3. SSA-ELM的思想
   SSA-ELM将麻雀算法与极限学习机相结合，利用麻雀算法来优化ELM的隐层神经元数量和激活函数的选择。通过使用麻雀算法搜索的方式，SSA-ELM能够找到最佳的隐层神经元数量和激活函数，从而提高ELM的预测性能。

4. SSA-ELM算法步骤
   (1) 初始化麻雀算法的参数，包括种群大小、最大迭代次数和搜索范围等。
   (2) 随机生成ELM的隐层神经元数量和激活函数的初始解。
   (3) 使用ELM模型进行回归预测，并计算预测误差。