改进的萤火虫算法在深度学习极限学习机中实现数据回归预测

改进的萤火虫算法在深度学习极限学习机中实现数据回归预测

近年来，深度学习在各个领域取得了显著的成果，尤其是在数据回归预测任务中。然而，由于深度学习模型的复杂性和计算资源的要求，提高其训练效率和性能仍然是一个挑战。为了克服这些问题，研究人员提出了许多优化算法，其中包括萤火虫算法。本文将介绍基于萤火虫算法改进的深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。

首先，让我们简要介绍一下ELM。ELM是一种单层前向神经网络模型，其训练过程包括两个步骤：随机初始化输入层到隐藏层的连接权重和偏置，然后通过最小二乘法求解输出层权重。传统的ELM方法通常使用随机初始化的权重和偏置，这可能导致模型性能的不稳定性和收敛速度较慢。

为了改进ELM的性能，我们将萤火虫算法引入到ELM中。萤火虫算法是一种基于自然界萤火虫行为的元启发式优化算法，其主要思想是通过模拟萤火虫之间的相互吸引和移动来寻找最优解。我们可以利用萤火虫算法对ELM的参数进行优化，从而提高模型的预测性能。

下面是基于MATLAB实现的改进ELM的代码：

% 萤火虫算法参数设置
MaxGeneration = 100; % 最大迭代次数
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