基于Elman神经网络的数据预测Matlab代码实现

基于Elman神经网络的数据预测Matlab代码实现

在本文中，我们将介绍如何使用Elman神经网络（ENN）结合VMD方法来预测时间序列数据。我们将详细讲述Matlab实现代码，并通过一个实际案例来展示预测结果。

首先，我们需要仔细理解Elman神经网络的结构和原理。在使用ENN进行数据预测时，我们需要给定输入层、输出层和至少一个隐藏层。在ENN中，隐藏层是时序信息的处理中心，它能够捕捉输入信号中的非线性动态模式。具体地，在Elman神经网络中，每一个隐藏层单元都连接到其自身以及前一时刻的输出层单元，从而使得网络能够记忆先前的输入信息。

接下来，我们将介绍如何使用Matlab实现这一过程。我们将使用VMD方法对时间序列进行分解，然后使用ENN对各个分量进行建模和预测。以下是Matlab代码的实现过程：

% 加载数据
data = load('data.txt')