动态自适应可变加权极限学习机（ELM）预测算法附Matlab代码

动态自适应可变加权极限学习机（ELM）预测算法附Matlab代码

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，广泛应用于回归和分类问题。在ELM中，随机初始化的输入层到隐藏层的权重和偏置项是固定的，而输出层的权重是通过最小二乘法计算得到的。然而，在许多实际应用中，数据分布的动态性可能会导致模型性能下降。为了解决这个问题，我们可以引入动态自适应可变加权极限学习机（Dynamic Adaptive Variable Weighted Extreme Learning Machine，DAVW-ELM）算法。

DAVW-ELM算法通过引入动态自适应机制来调整隐藏层到输出层的权重，从而提高模型的预测性能。下面是使用Matlab实现DAVW-ELM算法的代码示例：

function [beta, output] = DAVW_ELM(X, y,