使用探路者算法优化的极限学习机预测模型及matlab实现

使用探路者算法优化的极限学习机预测模型及matlab实现

极限学习机是一种新兴的机器学习方法，具有快速训练、高精度和良好的泛化性能等优点。然而，在实际应用中，极限学习机模型需要通过不断调整参数才能获得更好的性能。因此，如何优化极限学习机模型的参数成为了研究热点。

在本文中，我们将介绍一种基于探路者算法进行优化的极限学习机预测模型。探路者算法是一种新的进化算法，具有全局搜索和高速收敛等特点。通过将探路者算法应用于极限学习机预测模型优化中，可以有效地提高模型的性能。

接下来，我们将给出具体实现步骤，并提供matlab代码。

1. 数据准备

首先，我们需要准备训练数据。假设我们要构建一个对美国波士顿房价进行预测的模型。我们可以使用scikit-learn库中自带的波士顿房价数据集进行实验。

2. 构建极限学习机模型

接下来，我们需要构建一个极限学习机模型。这里我们使用matlab中的elm函数进行实现。其中，输入层的神经元个数取决于数据的特征维度，输出层的神经元个数取决于预测目标的个数。

load boston.mat
X_train =