基于多元宇宙优化算法改进的深度学习极限学习机实现数据回归预测

基于多元宇宙优化算法改进的深度学习极限学习机实现数据回归预测

在本篇文章中，我们将介绍如何使用基于多元宇宙优化算法改进的深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）来进行数据回归预测。我们将会提供相应的MATLAB代码来帮助读者理解和实现这一方法。

ELM是一种快速且有效的机器学习算法，它在训练过程中仅需调整输入层和隐含层之间的连接权重，而输出层的权重则是通过伪逆求解得到的。然而，传统的ELM算法在权重调整过程中存在一定的局限性，可能导致预测性能的下降。因此，我们将引入多元宇宙优化算法来改进传统的ELM算法。

在开始之前，确保您已经安装了MATLAB，并且具备基本的MATLAB编程知识。

首先，我们需要准备用于数据回归预测的训练数据集和测试数据集。假设我们的数据集包含N个样本，每个样本有M个特征。我们将训练数据集表示为X_train（大小为N x M），对应的目标值表示为Y_train（大小为N x 1）。测试数据集表示为X_test（大小为N’ x M），对应的目标值表示为Y_test（大小为N’ x 1）。请根据您的具体问题准备相应的数据集。

接下来，我们将使用MATLAB实现改进的ELM算法。以下是MATLAB代码的示例：

% 参数设置
hidden_nodes = 100;