本文介绍了如何结合粒子群优化（PSO）算法改进极限学习机（ELM）以提高其在数据预测领域的性能。通过MATLAB代码示例，展示了如何初始化和优化ELM的权重和偏置，以及如何评估预测误差和算法性能。
基于粒子群优化的极限学习机数据预测算法的 MATLAB 仿真
极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种在机器学习和数据预测领域广泛应用的算法。为了提高ELM的性能，可以使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）算法进行参数优化。本文将介绍如何使用PSO优化来改进ELM算法，并提供相应的MATLAB源代码进行仿真实验。
首先，我们需要了解ELM算法的基本原理。ELM是一种单层前向神经网络，它具有快速训练和良好的泛化能力。ELM的核心思想是随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重和偏置，然后通过最小化残差平方和的优化问题来确定输出层的权重。通常情况下，ELM的隐藏层神经元数量较大，因此需要使用PSO等优化算法来调整权重和偏置的初始值。
下面是使用MATLAB实现基于PSO优化的ELM数据预测算法的示例代码：
% 步骤1：准备数据
data = load('data.mat'
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