天鹰算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测

天鹰算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测

在本文中，我们将介绍如何使用天鹰算法改进深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）来实现数据回归预测。我们将使用MATLAB编程语言来实现这个模型，并提供相应的源代码。

深度学习极限学习机是一种单隐层前馈神经网络模型，其主要特点是随机初始化隐层权重和偏置，并通过解析解的方式求解输出层权重。这种特性使得ELM具有快速的训练速度和良好的泛化性能。然而，在处理复杂的非线性问题时，ELM的性能仍然有待改进。因此，我们引入了天鹰算法来改进ELM的性能。

天鹰算法是一种基于鸟群觅食行为的优化算法，其模拟了天鹰在觅食过程中的搜索策略。通过引入天鹰算法，我们可以进一步优化ELM模型，并提高其在数据回归预测任务中的表现。

下面是使用MATLAB实现天鹰算法改进ELM的代码：

% ELM参数设置
inputSize = 10;         % 输入层大小
hiddenSize