引力搜索算法在极限学习机（GSA-ELM）回归预测中的应用及MATLAB代码实现

引力搜索算法在极限学习机（GSA-ELM）回归预测中的应用及MATLAB代码实现

引言：
引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是一种模拟引力和质量交互作用的自然现象的优化算法。它模拟了引力和质量之间的相互作用，通过优化问题的搜索空间来寻找最优解。极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种单层前向神经网络，通过随机生成输入层和输出层之间的权重矩阵来实现快速训练和预测。本文将介绍引力搜索算法在极限学习机回归预测中的应用，并提供MATLAB代码实现。

引力搜索算法（GSA）：
引力搜索算法是基于物理引力和质量之间相互作用的模拟优化算法。算法的基本思想是将搜索空间中的解看作是具有质量的物体，通过引力和质量之间的交互作用来实现最优解的搜索。GSA算法的主要步骤如下：

1. 初始化：

   • 设定搜索空间和解的数量。
   • 随机初始化每个解的位置和质量。
   • 设定其他算法参数，如引力常数、加速度等。

2. 引力计算：

   • 根据解的位置和质量计算引力。
   • 较大质量的解具有更大的引力。
   • 较近距离的解具有更大的引力。

3. 速度更新：

   • 根据引力计算每个解的速度。
   • 速度的更新是根据当前速度、引力和其他参数进行计算。

4. 位置更新：

   • 根据速度更新每个解的位置。
   • 更新后的位置将用于下一次迭代的引力计算。

5. 收敛判据：

   • 根据预