基于灰狼算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测

基于灰狼算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测

近年来，神经网络在数据处理和预测方面的应用变得越来越广泛。其中，ELMAN神经网络被广泛用于时间序列数据的预测和分类。然而，ELMAN神经网络的训练过程通常需要大量的时间和资源，并且容易陷入局部最优解的问题。为了克服这些困难，将灰狼算法（GWO）与ELMAN神经网络相结合，可以优化网络模型并提高预测准确性。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于灰狼算法优化ELMAN神经网络来进行数据回归预测。

首先，我们需要定义一组输入数据和预测目标。在本例中，我们使用MATLAB中的sin函数来生成一个周期性的时间序列，并使用前100个数据作为输入，接下来的50个数据作为目标预测值。

data = sin(0.1:0.1:10