使用遗传算法优化深度学习极限学习机进行数据预测（附带MATLAB代码）

使用遗传算法优化深度学习极限学习机进行数据预测（附带MATLAB代码）

深度学习在各个领域的数据预测任务中取得了显著的进展。然而，深度学习模型的设计和调参仍然是一项具有挑战性的任务。为了改进深度学习模型的性能，可以使用遗传算法来优化其参数设置。本文将介绍如何利用遗传算法改进深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）的数据预测能力，并提供相应的MATLAB代码实现。

首先，让我们简要介绍一下深度学习极限学习机（ELM）模型。ELM是一种单层前馈神经网络，其随机初始化隐藏层的连接权重，并通过解析方法直接计算输出层的权重。ELM具有快速训练速度和良好的泛化能力，适用于各种回归和分类任务。然而，ELM的性能仍然受到参数设置的限制。

为了改进ELM模型的性能，我们将使用遗传算法来搜索最佳参数配置。遗传算法是一种受到自然选择和遗传机制启发的优化算法。它通过模拟遗传过程中的选择、交叉和变异操作，逐步优化解决方案。

下面是使用MATLAB实现基于遗传算法优化ELM模型的数据预测的代码：

% Step 1: 定义适应度函数
function fitness = evaluateFitness(parameters