基于MATLAB的天牛须算法优化ELMAN神经网络预测

ELMAN神经网络是一种前馈循环神经网络，它在时间序列数据预测和序列建模中具有广泛的应用。然而，ELMAN神经网络的性能往往会受到初始权重和阈值的选择的影响，因此需要一种优化算法来改善其预测性能。在本文中，我们将介绍如何使用天牛须算法来优化ELMAN神经网络的预测能力。

天牛须算法是一种优化算法，灵感来源于天牛角和天牛须的形状。它模拟了天牛在寻找食物时的行为，通过搜索最优解来优化问题。天牛须算法具有全局寻优能力和较强的收敛性，适用于解决各种优化问题。

首先，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们将使用一个时间序列数据集，其中包含多个输入特征和一个输出变量。假设我们的数据集已经保存在一个名为"dataset.csv"的文件中。

接下来，我们将使用MATLAB来实现基于天牛须算法优化的ELMAN神经网络预测模型。下面是完整的MATLAB代码：

% 加载数据集
data = csvread('dataset.csv')