基于灰狼算法优化的ELMAN神经网络实现数据回归预测

在本文中，我们将介绍如何使用灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）来优化ELMAN神经网络，以实现数据回归预测。ELMAN神经网络是一种递归神经网络，常用于处理时序数据。

首先，让我们了解一下灰狼算法。灰狼算法是一种仿生优化算法，受到灰狼社会行为的启发。它模拟了灰狼群体中狼群的聚集和围捕行为，通过迭代搜索来优化问题的解。灰狼算法的核心思想是利用狼群中狼群成员之间的相互作用来搜索最优解。

接下来，我们将使用MATLAB实现基于灰狼算法优化的ELMAN神经网络。

首先，我们需要定义ELMAN神经网络的结构。ELMAN神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层的输出将被反馈到自身，以处理时序数据。在MATLAB中，我们可以使用newelm函数创建ELMAN神经网络。

inputSize = 10; % 输入层大小
hiddenSize = 20; % 隐藏层大小
outputSize