极限学习机在时间序列分析和预测中有着广泛的应用

极限学习机在时间序列分析和预测中有着广泛的应用。该算法通过增加隐含层节点数来提高模型的预测性能，但是节点数的增加会导致计算复杂度的增加。为了更好地解决这一问题，本文提出了麻雀算法极限学习机SSA-ELM回归预测方法，并给出了MATLAB代码实现。

一、麻雀算法极限学习机SSA-ELM

麻雀算法是一种基于自然界群体行为特点的优化算法。在麻雀算法中，每个个体都具有自己的位置和速度信息，并通过与周围个体信息交换来更新自身状态。与传统粒子群算法相比，麻雀算法具有更快的收敛速度和更强的全局搜索能力。

基于麻雀算法的极限学习机SSA-ELM采用了随机权重和偏置的方式来初始化网络参数，同时通过麻雀算法来优化参数，从而减少网络节点数，降低计算复杂度。与传统ELM相比，SSA-ELM具有更好的预测性能和更小的计算复杂度。

二、MATLAB代码实现

以下是基于麻雀算法的极限学习机SSA-ELM的MATLAB代码实现，其中包括了算法的训练和预测过程。

1. 初始化数据

load('data.mat'); % 加载数据
train_data