基于麻雀算法优化的深度学习极限学习机实现数据回归预测（附带Matlab代码）

深度学习在数据分析和预测任务中取得了显著的成果，但是对于大规模数据集和复杂问题，传统的深度学习模型可能存在训练速度慢、过拟合等问题。为了解决这些问题，结合麻雀算法和极限学习机（ELM）的思想，我们提出了一种基于麻雀算法优化的深度学习极限学习机模型，用于实现数据回归预测。

在本文中，我们将详细介绍这种改进的深度学习极限学习机方法，并提供相应的Matlab代码。首先，我们将简要介绍麻雀算法和极限学习机的基本原理，然后详细描述我们的改进方法，并展示如何在Matlab环境下实现该模型。

麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法，它具有全局搜索和局部搜索的能力。在我们的改进方法中，我们使用麻雀算法来优化深度学习极限学习机的权重和阈值。这样可以加快训练过程，提高模型的泛化能力。

极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，它的隐含层权重是随机初始化的，并且在训练过程中保持不变。在传统的极限学习机中，隐含层的权重是通过伪逆矩阵求解得到的。而在我们的改进方法中，我们使用麻雀算法来优化隐含层的权重和阈值，从而提高了模型的性能。

下面是我们改进的深度学习极限学习机的Matlab代码：

% 设置参数
inputSize = 100; % 输入层大小
hiddenSize