本文探讨了使用麻雀算法优化极限学习机（ELM），以解决ELM回归预测误差大的问题。通过matlab代码实现，展示如何利用麻雀算法寻找ELM的最优权重和偏置，从而提高预测精度，降低预测误差，具有良好的应用潜力。
优化极限学习机预测的麻雀算法及matlab代码实现
在深度学习中，极限学习机（ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络，具有优化特性和快速训练的优势。然而，ELM仍存在着回归预测误差较大的问题。针对这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化极限学习机的方法，以提高ELM的预测精度。
麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的智能优化算法，其模仿麻雀朝着食物源聚集的行为来寻找最优解。我们通过引入麻雀算法来寻找ELM的最优权重和偏置，以减小回归预测误差。
下面是我们实现的matlab代码：
% ELM麻雀算法优化预测
clear all;clc;
train_data=load('train_data.mat');
test_d
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