本文介绍了如何使用人工蜂群算法优化极限学习机以提高其在数据预测上的效率，特别是在处理UCI Airfoil Self-Noise数据集时。详细过程包括数据预处理、算法步骤（初始化、计算适应度、工蜂和侦查蜂的行动），并给出了matlab代码示例。最后，通过测试集评估模型性能。
基于人工蜂群算法优化的极限学习机数据预测实现及matlab代码
为了提高深度学习极限学习机在数据预测方面的效率，我们利用人工蜂群算法对其进行了优化。本文将详细介绍该算法的实现过程，并提供相应的matlab代码。
首先，我们需要导入数据集并进行数据预处理。在这里，我们使用UCI Machine Learning Repository中的Airfoil Self-Noise数据集。数据集包含了一个带有5个属性的数据集和1个目标属性的响应。我们使用以下代码将数据集分为训练集和测试集：
load airfoil_self_noise.mat
X = zscore(X); %数据标准化
y = zscore(y)
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