基于海洋捕食者算法优化的极限学习机预测

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种基于单隐层前馈神经网络的机器学习方法，具有快速训练速度和良好的泛化性能。然而，在应用中，ELM模型的性能受到参数选择和特征提取的影响。为了改善ELM模型的性能，我们可以采用优化算法，如海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA），来优化ELM模型的参数。

海洋捕食者算法是一种模拟海洋生物捕食者觅食行为的优化算法，通过模拟物种的捕食、觅食和逃避行为来搜索最优解。将MPA应用于ELM模型的参数优化中，可以提高模型的预测性能和泛化能力。

下面是使用Matlab实现基于海洋捕食者算法优化的极限学习机预测的代码：

% 加载数据集
load('data.mat'); % 请替换为你的数据集

% 数据预处理
X = data