改进基于Matlab的灰狼算法在深度学习极限学习机（GWO-DELM）数据回归预测
在本文中，我们将探讨如何改进基于Matlab的灰狼算法以提高深度学习极限学习机（DELM）在数据回归预测问题中的性能。我们将介绍灰狼算法的基本原理，并结合DELM框架来实现一个改进的算法。此外，我们还提供了相应的源代码来帮助读者更好地理解和实践。
一、灰狼算法概述
灰狼算法（Grey Wolf Optimization，简称GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为模式的优化算法。它模拟了灰狼群体中的领导者、追随者和无主的行为特点。通过模拟这些行为，灰狼算法可以寻找最优解，广泛应用于函数优化问题。
二、DELM框架介绍
极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种快速、简单且有效的神经网络学习算法。它在训练过程中不需要调整权重和偏置，只需随机生成输入层与隐含层之间的连接权重，然后通过正规化方法求解输出层的权重。DELM是ELM的一种改进版本，在处理非线性问题时具有更好的泛化能力和学习速度。
三、GWO-DELM算法改进思路
为了提高GWO-DELM在数据回归预测中的性能，我们提出以下改进思路：
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多群体搜索策略：
将原始的GWO算法扩展为多个灰狼群体，每个群体独立进行搜索。通过引入多群体的方式，可以增加搜索空间的覆盖度，提高全局搜索能力。 -
自适应调整参数：
在每轮迭代中，根据当前适应度值的变化情况，自适应地调整算法的参数。这样可以使算法在较早阶段更加注重探索，而在后期更加注重局部搜索，提高算法收敛速度和精度。 -
候选方案选择策略&#