基于MATLAB的模拟退火算法与狮群算法优化Elman神经网络的电力负荷预测

概述：
电力负荷预测在能源领域中具有重要的应用价值，它可以帮助电力系统规划和调度部门做出准确的负荷预测，从而提高电力系统的运行效率和稳定性。本文将介绍如何利用MATLAB编程语言，结合模拟退火算法和狮群算法，对Elman神经网络进行优化，实现电力负荷预测。

Elman神经网络简介：
Elman神经网络是一种常用的循环神经网络，它具有记忆能力和时序处理能力，适用于处理具有时序关系的数据。Elman神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。其隐含层的神经元状态在每个时间步都会被保存并作为下一时间步的输入，从而实现对时序信息的建模。

模拟退火算法简介：
模拟退火算法是一种全局优化算法，它模拟固体退火过程中的原子分子运动，通过接受劣解以避免陷入局部最优解。该算法通过随机搜索和接受概率来寻找全局最优解。

狮群算法简介：
狮群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了狮群的捕食行为。算法中的狮子代表解空间中的候选解，通过迭代更新狮子的位置来搜索最优解。

算法步骤：

1. 数据预处理：
   在进行电力负荷预测之前，需要对原始数据进行预处理。可以使用MATLAB中的数据处理工具，如导入数据、去除异常值、归一化等。

2. 构建Elman神经网络：
   使用MATLAB的神经网络工具箱构建Elman神经网络。首先确定网络的输