基于遗传算法优化的ELMAN神经网络在数据回归预测中的实现（附带MATLAB代码）

介绍：
在数据回归预测问题中，神经网络是一种常用的建模工具。而ELMAN神经网络是一种递归神经网络(RNN)的变种，它在处理序列数据时具有优势。为了进一步提高ELMAN神经网络的性能，我们可以使用遗传算法来优化其参数。本文将介绍基于遗传算法优化的ELMAN神经网络在MATLAB中的实现，并附带相应的源代码。

步骤：

1. 数据准备：
   首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。确保数据集包含输入变量和相应的输出变量，并将其分为训练集和测试集。

2. ELMAN神经网络的建立：
   在MATLAB中，我们可以使用Neural Network Toolbox来构建ELMAN神经网络。以下是一个简单的ELMAN神经网络的创建示例：

inputSize = 10; % 输入层的大小
hiddenSize = 20; % 隐含层的大小
outputSize