本文提出了一种使用狮群算法优化的Elman神经网络模型，应用于电力负荷预测。通过MATLAB实现，该模型在电力负荷预测上展现出优秀性能，能准确预测未来电力负荷，为实际应用提供了有效方法。
基于狮群算法的elman神经网络应用于电力负荷预测
近年来，随着人们生活水平的不断提高，对电力的需求越来越大。因此，准确预测电力负荷对于保障电力供应、保障能源安全及节约能源具有重要意义。在电力负荷预测中，神经网络等机器学习方法已经得到了广泛应用。
本文提出了基于狮群算法优化elman神经网络用于电力负荷预测。狮群算法是一种基于自然界中狮子行为特征的启发式优化算法，具有全局搜索能力和快速收敛的优点。Elman神经网络作为一种反馈神经网络，能够捕捉时间序列数据的动态变化特征。
下面是这个模型的MATLAB源码实现：
% 导入数据
data = load('load_data.mat');
X = data.load_data(
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