基于MATLAB的粒子群算法优化ELM神经网络预测费用

基于MATLAB的粒子群算法优化ELM神经网络预测费用

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编程语言和粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）神经网络，以实现费用预测任务。ELM是一种快速且有效的神经网络模型，而PSO是一种全局优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来搜索最优解。

1. 前期准备
   首先，我们需要安装MATLAB并确保具备ELM神经网络和PSO算法的相关工具箱。同时，我们还需要准备好用于费用预测的数据集，其中包含输入特征和对应的费用标签。

2. ELM神经网络模型
   ELM神经网络是一种单隐层前馈神经网络，其隐藏层的权值和偏置是随机初始化的，并且在训练过程中仅更新输出层的权值和偏置。以下是一个简单的ELM神经网络模型的源代码示例：

% 定义ELM神经网络模型
classdef ELM
    properties
        inputSize % 输入层大小
        hiddenSize % 隐藏层大小
        outp