麻雀算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测 文章目录 麻雀算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测1.ELM原理2.深度极限学习机（DELM）原理3.麻雀算法4.麻雀算法改进DELM5.实验结果6.参考文献7.Matlab代码 1.ELM原理 ELM基础原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/1110

⛄一、多元宇宙优化算法 MVO是Seyedali Mirjalili受到多元宇宙理论的启发提出来的元启发式优化算法。主要根据多元宇宙理论的3个主要概念-白洞、黑洞和虫洞，来建立数学模型。 MVO算法中的可行解对应宇宙，解的适应度对应该宇宙的膨胀率，在每一次迭代中，根据膨胀率对宇宙进行排序，通过轮盘赌随机选定一个宇宙作为白洞，宇宙间通过黑、白洞进行物质交换。假定： 式中：d为参数的个数；n为宇