基于MATLAB的多元宇宙优化算法改进深度学习极限学习机数据回归预测

基于MATLAB的多元宇宙优化算法改进深度学习极限学习机数据回归预测

深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，广泛应用于数据回归和分类任务。然而，为了进一步提高ELM在数据回归预测中的性能，我们可以结合多元宇宙优化算法进行改进。在本文中，我们将探讨如何利用MATLAB实现这种改进，并给出相应的源代码。

首先，让我们简要介绍一下多元宇宙优化算法（Multiverse Optimization Algorithm, MOA）。MOA是一种启发式优化算法，灵感来自于多元宇宙理论。它模拟了多个宇宙的演化过程，并通过宇宙间的信息交流来搜索最优解。MOA通过引入宇宙、星系、行星和卫星等概念，建立了一个多层次的优化框架，可以有效地处理高维优化问题。

现在我们开始使用MATLAB来改进ELM在数据回归预测中的性能。首先，我们需要准备数据集和相关的MATLAB工具箱。假设我们已经加载了数据集并安装了Deep Learning Toolbox和Global Optimization Toolbox。

接下来，我们将编写一个函数，用于实现ELM模型的训练和预测。以下是一个示例函数：

function predicted_labels = improved_ELM_regression(