本文介绍了一种结合樽海鞘算法优化的极限学习机（ELM）方法，用于数据回归预测。通过樽海鞘算法优化ELM的权重，提升模型性能和泛化能力。文中提供了MATLAB代码示例，展示如何利用该算法解决实际问题。
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，广泛应用于数据回归和分类任务中。而樽海鞘算法（Sea Squirt Algorithm）是一种基于自然界樽海鞘行为的优化算法，可以用于优化机器学习模型的参数。本文将结合这两种算法，实现基于樽海鞘算法优化的极限学习机，并使用MATLAB提供源代码。
首先，我们需要了解极限学习机的基本原理。ELM通过随机初始化输入层和隐含层之间的连接权重，然后通过解析解的方式计算输出层的权重。这种快速计算输出权重的方法使得ELM在训练速度上具有明显优势。然而，随机初始化的权重可能导致模型的性能下降，因此我们引入樽海鞘算法来优化ELM的权重。
下面是基于樽海鞘算法优化的极限学习机的MATLAB实现代码：
% 数据准备
load('data.mat'); % 加载数据
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