基于 MATLAB 的时间反向传播：训练 RNN 递归神经网络进行预测

在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现时间反向传播算法来训练递归神经网络（RNN）进行预测任务。RNN 是一种强大的神经网络架构，适用于处理序列数据，具有记忆能力，能够捕捉时间上的依赖关系。我们将逐步引导您完成实现过程，并提供相应的 MATLAB 源代码。

1. 环境设置
   首先，确保您已安装 MATLAB 软件，并具备基本的 MATLAB 编程知识。打开 MATLAB 并创建一个新的脚本文件，我们将在其中编写代码。

2. 数据准备
   在训练 RNN 进行预测之前，我们需要准备训练数据。假设我们要用 RNN 预测一个时间序列的下一个值。我们将创建一个简单的示例，使用正弦函数生成时间序列数据。

% 生成时间序列数据
t = 0:0.1:10;