优化极限学习机预测算法的改进及其matlab实现

优化极限学习机预测算法的改进及其matlab实现

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一个高效的人工神经网络算法，近年来在数据预测、分类等领域得到了广泛的应用。然而，传统的ELM算法存在着一些问题，例如需要对随机生成的权值矩阵进行调整，且不易得到效果较好的结果。因此，为了提高ELM算法的性能，一些优化方法被提出。

本文将介绍一种基于蝴蝶算法的优化极限学习机预测算法，并提供相应的matlab代码实现。蝴蝶算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）是近年来提出的一种启发式优化算法，具有全局寻优能力和快速收敛的特点，可以有效地解决复杂的优化问题。

实现过程如下：

1. 导入数据，并将样本数据按照一定比例划分为训练集和测试集；
2. 设置算法参数，包括输入神经元个数、隐藏层神经元个数、输出层神经元个数和蝴蝶算法的迭代次数；
3. 初始化权值矩阵和偏置矩阵，使用蝴蝶算法对权值矩阵进行优化，并计算出训练集误差；
4. 对测试集进行预测，并计算出预测误差。

以下是matlab代码实现：

% 导入数据
data