基于风驱动算法改进的深度学习极限学习机用于数据预测（附带MATLAB代码）

基于风驱动算法改进的深度学习极限学习机用于数据预测（附带MATLAB代码）

引言：
深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种快速而有效的机器学习算法，常用于数据预测任务。然而，传统的ELM算法在处理大规模数据集时存在计算复杂度高的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于风驱动算法的改进ELM算法，以提高其计算效率和预测性能。

算法介绍：
改进ELM算法基于极限学习机，通过引入风驱动算法来优化模型的权重和偏置初始化过程。风驱动算法是基于自然界风的运动规律而设计的一种优化算法，其模拟了风的速度和方向变化。通过利用风驱动算法优化ELM的初始化过程，可以加速训练过程并提高预测性能。

以下是基于MATLAB实现的改进ELM算法的代码示例：

% 数据准备
load('data.mat');  % 加载数据集
X = data