基于松鼠算法改进的深度学习极限学习机实现数据回归预测

深度学习在近年来取得了显著的进展，极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）作为一种快速且有效的深度学习方法，被广泛应用于数据分类和回归预测任务中。然而，ELM在处理复杂数据时可能面临一些挑战，如参数选择、收敛速度等问题。为了进一步提高ELM的性能，本文将介绍一种基于松鼠算法改进的ELM模型，并提供相应的MATLAB代码实现。

深度学习极限学习机（ELM）

ELM是一种单隐层前馈神经网络，它通过随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置，然后通过解析方法直接计算输出层的权重。ELM的主要优势在于训练速度快，且不需要进行反向传播算法的迭代优化。ELM的基本原理如下：

1. 随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置。
2. 将输入数据通过隐层的激活函数得到隐层输出。
3. 利用隐层输出和对应的目标输出，通过最小二乘法求解输出层权重。
4. 利用求解得到的输出层权重，对新的输入数据进行预测。

然而，传统的ELM在处理复杂数据时存在一些问题，包括容易陷入局部最优解、对输入参数的选择敏感等。为了解决这些问题，本文将引入松鼠算法进行改进。

松鼠算法

松鼠算法（Squirrel Search Algorithm，SSA）是一种基于自然界松鼠行为的启发式优化算法。它模拟了松鼠在觅食过程中的行为，通过搜索和利用松鼠种群的集体智慧来寻找最优解。SSA具有全局搜索能力和快速收敛速度的优点，适用于解决复杂的优化问题。

SSA的基本步骤如下：

1. 初始化松鼠种群的位置和速度。
2. 根