优化算法提升极限学习机回归预测性能：ELM结合PSO、SSA、GWO等算法的应用

讲了怎么通过优化算法，像粒子群优化 PSO、麻雀搜索算法 SSA、狼群优化 GWO等，来提升极限学习机（ELM）的回归预测性能。ELM 本身训练快，但有个问题就是隐层参数随机初始化影响预测效果。通过引入优化算法来调整这些隐层参数，能显著提高模型预测的准确性。这篇文献不仅了这些优化算法的基本原理，还了具体的 MATLAB 代码示例，挺适合那些想深入了解 ELM 和优化算法应用的研究人员和技术爱好者的。如果你平时做机器学习项目，想提升 ELM 模型的预测精度，这篇文章会是个不错的参考哦！

文中还提到了一些冷门但有效的优化算法，比如黏菌优化和鲸鱼优化，增加了你优化算法的选择空间。所以如果你对这类算法的实现感兴趣，可以参考文中的代码示例，操作起来也不难。，理论+代码的结合，适合实践操作，真的挺实用的！