基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据预测

基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据预测

深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，被广泛应用于数据预测和分类任务中。然而，ELM在处理复杂数据集时可能会出现性能瓶颈。为了改进ELM的预测能力，本文提出了一种基于花朵授粉算法的改进方法，能够提高ELM对数据的学习和预测能力。

花朵授粉算法是一种模拟花朵授粉过程的生物启发式算法，其基本思想是通过模拟花朵与花粉之间的相互作用来实现全局搜索和局部优化。在本文中，我们将花朵授粉算法应用于ELM中的隐含层神经元权重初始化过程，并与传统的随机初始化方法进行对比。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在MATLAB中，可以使用以下代码完成：

% 导入数据集
load('dataset.mat');

接下来，我们定义ELM的基本参数，包括输入层神经元数量、隐含层神经元数量以及输出层神经元数量。在本文中，我们假设输入层神经元数量为n，隐含层神经元数量为m，输出层神经元数量为p。可以使用以下代码完成：