本文探讨了如何利用MATLAB实现基于粒子群优化算法（PSO）的极端学习机（ELM）数据预测模型。通过PSO优化ELM，提高了预测效率和准确性。文章详细介绍了数据预处理、ELM和PSO算法原理，以及关键函数的代码实现，包括ELM_PSO_train、ELM_fitness和PSO_velocity函数。
【基于粒子群优化算法的ELM数据预测模型Matlab仿真】——高效优化算法与精准数据预测的完美结合
随着机器学习技术的不断发展，越来越多的预测模型被应用于现实生活中。其中，ELM算法以其快速、高效的特点在数据预测领域备受关注。而粒子群优化算法则是常用的全局优化算法之一，在优化ELM算法中也能取得不俗的成绩。
本文将从基础开始，介绍ELM算法和PSO算法的原理，并详细讲解如何使用MATLAB实现基于PSO优化的ELM数据预测算法。下面我们就来逐步分析代码实现过程：
- 首先我们需要准备数据，本次我们选用Leeds大学提供的气象站数据进行预测。代码如下：
clear all; close all; clc;
%% 数据读取
data=xlsread('leeds_weather_station.xlsx')
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