本文介绍了如何使用MATLAB基于ELMAN动态递归神经网络进行数据预测。首先，数据被划分为输入和输出序列，然后构建并训练ELMAN网络。训练完成后，使用网络进行预测，并通过均方根误差评估模型性能，最后通过可视化预测结果展示模型预测能力。
基于ELMAN动态递归神经网络实现数据预测的MATLAB源码
动态递归神经网络（Dynamic Recurrent Neural Network，简称DRNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。它具有记忆性，可以利用之前的信息来预测未来的数据。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于ELMAN动态递归神经网络的数据预测，并提供相应的源码。
首先，我们需要准备数据。假设我们有一个时间序列的数据集，包含多个时间步的数据。我们的目标是根据过去的数据预测未来的值。下面是一个示例数据集：
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
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