基于风力算法优化的深度学习极限学习机实现数据预测（附Matlab代码）

最新推荐文章于 2025-12-17 20:27:06 发布
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本文介绍了如何使用风力算法优化深度学习中的极限学习机，以提高其在数据预测上的性能。通过Matlab代码示例，详细展示了如何初始化权重，应用风力算法优化，并进行数据预测。

基于风力算法优化的深度学习极限学习机实现数据预测（附Matlab代码）

深度学习技术在数据处理和分析中有着广泛的应用，而极限学习机则是一种新兴的深度学习网络。本文将介绍如何通过基于风力算法的优化方法，改进极限学习机来进行数据预测，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要了解什么是极限学习机。极限学习机是一种单层前向神经网络，其具有快速训练、高效率和良好的泛化能力等优点。然而，极限学习机也存在一些问题，例如它对数据分布的敏感性、网络层数的限制、以及对网络参数的选择等等。

针对这些问题，我们可以通过引入风力算法进行优化来改进极限学习机。风力算法是一种全局优化算法，通过对候选解进行随机扰动，来搜索更优的解空间。

下面是使用Matlab实现基于风力算法改进的极限学习机代码：

function [test_output, train_output] = FL_ELM(data, target
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