基于蚁群算法优化ELman神经网络进行数据预测

基于蚁群算法优化ELman神经网络进行数据预测

在本篇文章中，我们将介绍如何使用蚁群算法对ELman神经网络进行优化，以实现更准确的数据预测。

ELman神经网络是一种前向反馈神经网络，其主要特点是具有记忆功能。然而，由于其权重和偏置的随机初始化方式，可能会导致模型性能较差。因此，在此提出使用蚁群算法来优化ELman神经网络，提高其性能和准确性。

蚁群算法是一种自然启发式算法，模拟了蚂蚁觅食的过程。蚂蚁在寻找食物时通过信息素沉积和信息素挥发来通信，逐渐形成路径，最终找到食物。该算法的核心思想是通过模拟蚂蚁觅食过程，实现权重和偏置的优化。

以下是基于蚁群算法优化ELman神经网络的Matlab实现代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
input