改进深度学习极限学习机的数据预测：基于海鸥算法的实现（附带Matlab代码）

心之飞翼

于 2023-09-09 04:18:17 发布

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文章标签：深度学习算法 matlab Matlab

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本文介绍了基于海鸥算法改进深度学习极限学习机（ELM）的方法，以提升其在数据预测任务中的性能。通过结合海鸥算法的全局优化能力，调整ELM的参数，实现更优的预测效果。文中还提供了Matlab代码实现，以供读者参考和应用。

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改进深度学习极限学习机的数据预测：基于海鸥算法的实现（附带Matlab代码）

深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速且高效的神经网络模型，常用于数据预测和分类任务。然而，传统的ELM算法在参数选择和泛化能力方面存在一定的局限性。为了改进ELM的性能，本文介绍了一种基于海鸥算法的改进方法，并提供了相应的Matlab代码实现。

海鸥算法是一种基于鸟群觅食行为的优化算法，其模拟了鸥群在寻找食物过程中的行为。通过模拟鸥群的觅食行为，海鸥算法能够寻找到全局最优解。将海鸥算法与ELM相结合，可以提高ELM模型的预测性能。

下面是使用Matlab实现基于海鸥算法改进的ELM模型的代码：

% ELM参数设置
hiddenNodes = 100;  % 隐藏层节点数
activation = 'sig'; % 隐藏层激活函数（这里使用sigmoid函数）

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