优化深度学习极限学习机的天鹰算法实现及其在数据回归预测的应用

优化深度学习极限学习机的天鹰算法实现及其在数据回归预测的应用

深度学习极限学习机（Deep Extreme Learning Machine, DELM）是一种新兴的深度学习算法，具有高效的学习和优化能力。然而，DELM仍然存在一些问题，例如参数优化难度大、训练时间长等。为了解决这些问题，本文提出一种基于天鹰算法改进的DELM方法。

天鹰算法是一种新兴的智能优化算法，其思想类似于鹰捕食猎物的过程。与传统的遗传算法、粒子群算法相比，天鹰算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。因此，将天鹰算法应用于DELM优化中，可以有效提升DELM的学习性能。

我们在Matlab平台上实现了基于天鹰算法改进的DELM，并使用UCI数据集进行了数据回归预测实验。实验结果表明，与传统的DELM相比，改进后的DELM具有更高的准确率、更快的训练速度和更小的误差率。同时，改进后的DELM还具有更好的泛化能力，在测试数据集上也表现出了优异的预测效果。

下面是改进后的DELM的Matlab代码实现：

% 天鹰算法优化DELM
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