遗传算法的极限学习机优化方法，真挺适合用在各种预测任务上的，像金融、气象这些对精度要求高的场景，用起来效果还蛮惊喜的。

ELM本身挺快的，但参数不好调，手动试挺费劲的。这个时候，用遗传算法来优化参数就合适，全局搜索能力强，能找到比较优的配置。

里面还拿它和粒子群、花授粉这些常见算法做了对比，用了实测数据验证，图表一目了然，跑起来也不慢。你要是做预测建模，关注精度和效率，这套代码可以看看。

哦对了，作者还把具体流程整理得挺清楚的，不用担心上手难。Matlab 代码也一应俱全，基本拿来就能跑，适合直接应用或者做参考。

如果你想深入了解更多类似优化方法，也可以看看这些：遗传算法优化 BP 神经网络、ELMAN 预测模型这些都蛮有代表性。

建议：跑大数据量时注意初始化种群大小，参数别设太死，给遗传算法留点发挥空间。