使用改进的帝国竞争算法优化ELMAN神经网络进行数据回归预测

ELMAN神经网络是一种常用的递归神经网络，可以用于时间序列数据的建模和预测。然而，ELMAN神经网络的性能往往受到初始化权重和偏差的影响，以及局部最优解的问题。为了提高ELMAN神经网络的性能，我们可以结合帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm, ICA）进行优化。

帝国竞争算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟帝国的建立、竞争和灭亡来优化问题的解。在本文中，我们将介绍如何使用改进的帝国竞争算法来优化ELMAN神经网络，并提供相应的MATLAB代码。

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。隐藏层的神经元具有反馈连接，可以将上一时间步的输出作为当前时间步的输入。下面是一个简化的ELMAN神经网络的MATLAB代码示例：

% 定义ELMAN神经网络结构
net = newelm(inputs, targets, numHiddenNeurons);
net<