遗传算法极限学习机（GA-ELM）回归预测及其MATLAB代码实现

遗传算法极限学习机（GA-ELM）回归预测及其MATLAB代码实现

遗传算法极限学习机（Genetic Algorithm Extreme Learning Machine, GA-ELM）是一种能够结合遗传算法和极限学习机的回归预测方法。它通过遗传算法优化极限学习机的参数，提高了预测模型的性能。本文将介绍GA-ELM的原理，并提供MATLAB代码实现。

1. GA-ELM原理
   1.1 极限学习机（ELM）
   极限学习机是一种单层前馈神经网络，它通过随机生成输入层到隐藏层的连接权重和偏置，然后通过最小化均方误差来求解输出层的权重。ELM的优点是训练速度快，具有良好的泛化能力。

1.2 遗传算法（GA）
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它通过模拟遗传、突变、选择等操作，以逐代优化个体的适应度。在GA-ELM中，遗传算法用于优化ELM的参数，以提高预测模型的性能。

1.3 GA-ELM算法流程
GA-ELM的算法流程如下：

1. 初始化种群：随机生成一组ELM的初始参数作为种群。
2. 适应度计算：使用训练数据集，利用ELM进行回归预测，并计算每个个体的适应度。
3. 选择操作：根据个体的适应度，采用轮盘赌选择操作选择父代个体。
4. 交叉操作：使用单点交叉操作，对选择的父代个体进行交叉产生子代个体。
5. 变异操作：对交叉得到的子代个体进行变异操作，引入随机扰动。
6. 更新种群：将父代和子代个体合并为新的种群。
7. 重复步骤2-6，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数）。
8. 输出最优个体：输出具有最优适应度的个体作为最