基于布谷鸟算法优化的极限学习机预测（MATLAB代码）

基于布谷鸟算法优化的极限学习机预测（MATLAB代码）

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种高效的机器学习算法，广泛应用于模式识别和预测问题。布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm，简称CSA）是一种启发式优化算法，模拟了布谷鸟的寄生行为。本文将介绍如何使用布谷鸟算法优化极限学习机进行预测，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要了解极限学习机算法的基本原理。ELM是一种单层前馈神经网络，它的训练过程包括两个阶段：输入层到隐含层的权重随机初始化和隐含层到输出层的权重计算。在优化ELM的过程中，我们将使用布谷鸟算法来调整ELM网络的权重。

以下是使用MATLAB实现基于布谷鸟算法优化的极限学习机预测的代码：

% 导入数据集
data = load('data.mat');
X = data.X