灰狼算法优化极限学习机预测附matlab代码实战

灰狼算法优化极限学习机预测附matlab代码实战

极限学习机（ELM）是一种快速、简单的神经网络方法，旨在解决传统神经网络的缺点。开发极限学习机的主要思想是将数据随机映射到高维空间中，并使用最小二乘法得到线性模型。然而，ELM的性能仍受到许多因素的限制，例如数据噪声和不平衡性。

为了提高ELM的预测性能，本文提出了一种基于灰狼算法（GA）的ELM优化模型。GA是一种自然启发式算法，基于狼群的社会行为，用于寻找优化问题的全局最优解。它与遗传算法（GA）相似，但具有更好的全局收敛性和高效性。

本文的ELM-GA模型可以通过以下步骤来实现：

1. 将输入数据分为训练集和测试集。
2. 使用ELM算法进行训练，并得到初始权值矩阵。
3. 对权值矩阵使用灰狼算法进行优化。
4. 使用优化后的权值矩阵进行测试。

下面是基于MATLAB实现的ELM-GA代码。

% 导入数据，将数据分为训练集和测试集
load data.mat
train_data = data(1