基于MATLAB的麻雀搜索算法(SSA)优化ELMAN神经网络回归预测

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本文介绍了如何使用MATLAB实现麻雀搜索算法(SSA)优化ELMAN神经网络进行回归预测。通过模拟麻雀觅食行为进行搜索和优化,提升ELMAN网络在处理时序数据的预测性能,从而提高预测准确性。

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基于MATLAB的麻雀搜索算法(SSA)优化ELMAN神经网络回归预测

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)是一种基于鸟群行为的优化算法,源自于对麻雀觅食行为的模拟。该算法模拟了麻雀在觅食过程中的策略,通过不断地搜索和优化来找到最佳解。在本文中,我们将探讨如何使用MATLAB编写麻雀搜索算法来优化ELMAN神经网络进行回归预测。

首先,我们需要了解ELMAN神经网络模型。ELMAN网络是一种循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),其具有反馈连接,可以处理具有时序性的数据。它包含输入层、隐藏层和输出层,隐藏层的状态会被保存并传递给下一个时间步。ELMAN网络在时间序列预测和非线性系统建模等任务中表现出色。

下面是使用MATLAB实现麻雀搜索算法优化ELMAN神经网络的代码:

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