基于萤火虫算法改进的深度学习极限学习机实现数据预测

基于萤火虫算法改进的深度学习极限学习机实现数据预测

深度学习在各个领域都取得了显著的成果，但是在处理大规模数据集时，训练深度神经网络的时间和计算资源开销往往非常高。为了解决这个问题，研究人员提出了极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）作为一种快速训练神经网络的方法。然而，传统的ELM仍然存在一些问题，例如对于复杂的非线性数据集的建模能力有限。为了进一步提高ELM的性能，我们可以使用元启发式算法进行改进，其中萤火虫算法是一个有效的选择。

萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA）是一种基于自然界萤火虫群体行为的元启发式算法。它模拟了萤火虫之间的交流和吸引行为，在寻找最优解的过程中表现出良好的搜索性能。将萤火虫算法与ELM相结合，可以提高ELM在数据预测任务中的性能和准确性。

下面是使用MATLAB实现基于萤火虫算法改进的深度学习极限学习机进行数据预测的代码：

% 导入数据集
load dataset.mat  % 假设数据集保存在dataset.mat文件中，包含输入数据X和对应的目标值Y

% 参数设置
inputSize = size