使用布谷鸟算法优化的ELMAN神经网络实现数据回归预测

使用布谷鸟算法优化的ELMAN神经网络实现数据回归预测

ELMAN神经网络是一种经典的循环神经网络（RNN），常用于时间序列数据的建模和预测。然而，ELMAN神经网络的性能往往受到初始权重和偏差设置的影响，这可能导致网络的收敛速度较慢或者陷入局部最优解。为了提高ELMAN神经网络的性能，我们可以使用布谷鸟算法进行优化。

布谷鸟算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于布谷鸟群体在寻找食物时的行为。布谷鸟算法通过模拟布谷鸟的觅食行为，利用种群内个体的信息交流和学习来搜索最优解。它具有全局搜索能力和较快的收敛速度，在优化问题中取得了很好的效果。

下面我们将介绍如何使用MATLAB实现基于布谷鸟算法优化的ELMAN神经网络进行数据回归预测。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个时间序列的数据集，包含输入特征X和目标输出Y。我们可以将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练ELMAN神经网络，测试集用于评估模型的预测性能。

接下来，我们将使用MATLAB中的Neural Network Toolbox来构建ELMAN神经网络模型。下面是一个简单的ELMAN神经网络的示例代码：

% 创建ELMAN神经网络
net =