优化极限学习机预测算法——基于哈里斯鹰优化算法

优化极限学习机预测算法——基于哈里斯鹰优化算法

本文介绍一种基于哈里斯鹰优化算法的优化极限学习机预测算法，可以用于各种时间序列数据预测问题。同时，我们还提供了相应的 Matlab 实现代码，方便读者进一步研究和应用。

首先，我们简单介绍一下极限学习机（ELM）算法。ELM 是一种单隐层前馈神经网络（SLFN），其特点是随机初始化输入层到隐层之间的权重和偏置参数，然后直接使用最小二乘法求解输出层权重，因此具有快速训练和较好的泛化能力。

然而，ELM 也存在一些问题，例如对于大规模数据集的训练需要较长的时间，而且随机初始化可能导致模型性能不稳定等。因此，本文提出了一种基于哈里斯鹰优化算法的 ELM 优化预测算法，通过优化 ELM 的隐层参数来提高模型性能。

具体来说，我们首先设计了一个适应度函数，将 ELM 的隐层参数作为自变量，将在测试集上的均方误差（MSE）作为因变量，将 MSE 最小化作为优化目标。然后，我们使用哈里斯鹰优化算法对适应度函数进行最优化搜索，得到最佳隐层参数。

下面是基于 Matlab 实现的代码：

function