基于引力搜索算法优化的极限学习机预测

基于引力搜索算法优化的极限学习机预测

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，被广泛应用于函数逼近和预测问题中。为了进一步提高ELM的性能，可以使用优化算法来优化其参数。在本文中，我们将介绍如何使用引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）来优化ELM的参数，并附上相应的Matlab代码。

引力搜索算法是一种基于自然界引力现象的元启发式优化算法，模拟了物体相互之间的引力和运动规律。它通过计算每个个体之间的引力和运动，以找到全局最优解。在优化ELM的参数时，我们将使用GSA来搜索最优的输入权重和隐藏层偏置。

首先，我们需要定义ELM的网络结构。ELM由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层的神经元接收输入数据，隐藏层的神经元通过随机生成的输入权重和偏置对输入数据进行变换，并应用激活函数。输出层的神经元根据隐藏层的输出进行预测。下面是ELM的基本结构：

function output = ELM(input<