本文详细介绍了如何结合麻雀算法和核极限学习机(ELM)进行数据回归预测，利用Matlab源代码展示具体操作过程。首先，解释了麻雀算法的原理和应用，然后阐述了ELM的基本思想。接着，以Boston房价数据集为例，说明了如何划分训练集和测试集，并用麻雀算法优化ELM的步骤。最后，指出在实际应用中可通过调整算法参数改进预测效果。
使用麻雀算法优化的ELM数据回归预测附matlab源代码
本文将介绍如何使用麻雀算法（Sparrow Search Algorithm）优化核极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）进行数据回归预测，并提供相应的Matlab源代码。
- 麻雀算法简介
麻雀算法是一种启发式优化算法，灵感来源于麻雀在寻找食物和规避危险时的行为。该算法基于每只麻雀在空中的运动路径，通过迭代搜索来优化问题的解。麻雀算法最初用于解决连续型优化问题，后来逐渐被应用到其他领域。
- 核极限学习机简介
核极限学习机是一种人工神经网络算法，其基本思想是将输入空间映射到高维空间，然后使用一个线性模型来进行分类或回归。与传统的神经网络不同，ELM的隐层节点权值可以随机初始化，因此可以快速训练并且具有较好的泛化能力。
- 麻雀算法优化ELM数据回归预测
首先，我们需要准备好待处理的数据集。这里我们以Boston房价数据集为例，该数据集包含506个样本和13个特征。我们将其中的前400个样本作为训练集，后106个样本作为测试集。
接着，我们使用麻雀算法对ELM进行优化。具体实现如下：
% 加载数据集
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