本文介绍了如何利用MATLAB中的遗传算法优化ELM（Extreme Learning Machine）的参数，以提升其在回归预测问题上的性能。通过遗传算法调整隐藏层节点数、激活函数和正则化参数，实现ELM模型的优化，从而提高预测的准确性和泛化能力。
使用MATLAB中的遗传算法优化ELM回归预测
ELM（Extreme Learning Machine）是一种快速且高效的机器学习算法，其在回归预测问题上表现出色。然而，为了进一步提高ELM模型的性能，可以使用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对ELM的参数进行优化。本文将介绍如何使用MATLAB中的遗传算法优化ELM回归预测，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备好ELM回归预测的基本框架。ELM的核心思想是通过随机初始化的输入层到隐藏层的权重矩阵和偏置向量，将输入数据映射到一个高维空间中，并使用输出层的权重矩阵进行线性回归。遗传算法将用于优化ELM中隐藏层节点数、激活函数以及正则化参数等关键参数。
以下是实现该算法的MATLAB源代码：
% 加载训练数据和测试数据
load('train_data.mat'); % 替换
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