你能帮我用Matlab语言写一段PSO优化ELM并用于多输入单输出的预测代码吗

可以的，以下是代码：

% PSO优化ELM并用于多输入单输出的预测

% 定义输入和输出数据
x = [1 2 3 4 5; 2 3 4 5 6; 3 4 5 6 7];
y = [6 7 8 9 10];

% 定义ELM参数
n = size(x, 2); % 输入维度
m = 10; % 隐层神经元个数
C = 1; % 正则化参数

% 定义PSO参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
pop_size = 50; % 种群大小
w = .8; % 惯性权重
c1 = 2; % 个体学习因子
c2 = 2; % 社会学习因子

% 初始化粒子位置和速度
pos = rand(m, n+1, pop_size) * 2 - 1; % 随机初始化权重和偏置
vel = zeros(m, n+1, pop_size);

% 初始化全局最优解和适应度值
gbest_pos = pos(:,:,1);
gbest_fit = inf;

% 迭代优化
for iter = 1:max_iter
% 计算适应度值
fit = zeros(1, pop_size);
for i = 1:pop_size
[w,b] = deal(pos(:,:,i));
h = 1 ./ (1 + exp(-(w * x + b))); % 隐层输出
beta = pinv(h') * y'; % 输出权重
y_pred = h' * beta; % 预测输出
err = y - y_pred; % 预测误差
fit(i) = norm(err) + C * norm(w(:)); % 适应度值
if fit(i) < gbest_fit % 更新全局最优解
gbest_pos = pos(:,:,i);
gbest_fit = fit(i);
end
end

% 更新粒子速度和位置
for i = 1:pop_size
vel(:,:,i) = w * vel(:,:,i) ...
+ c1 * rand(m, n+1) .* (pos(:,:,i) - pos(:,:,i)) ...
+ c2 * rand(m, n+1) .* (gbest_pos - pos(:,:,i));
pos(:,:,i) = pos(:,:,i) + vel(:,:,i);
end
end

% 使用全局最优解进行预测
[w,b] = deal(gbest_pos);
h = 1 ./ (1 + exp(-(w * x + b))); % 隐层输出
beta = pinv(h') * y'; % 输出权重
y_pred = h' * beta; % 预测输出
disp(y_pred);