针对极端学习机(ELM) 网络结构设计问题, 提出基于灵敏度分析法的ELM剪枝算法. 利用隐含层节点输出和相对应的输出层权值向量, 定义学习残差对于隐含层节点的灵敏度和网络规模适应度, 根据灵敏度大小判断隐含层节点的重要性, 利用网络规模适应度确定隐含层节点个数, 删除重要性较低的节点. 仿真结果表明, 所提出的算法能够较为准确地确定与学习样本相匹配的网络规模, 解决了ELM网络结构设计问题.